cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, circles=None, param1=None, param2=None, minRadius=None, maxRadius=None) image:输入图像,8位单通道灰度图像 method:圆检测方法 dp:参数表示累加器与原始图像相比的分辨率的反比参数。例如,如果dp = 1,则累加器具有与输入图像相同的分辨率。如果dp=2,累加器分...
cv2.imshow("Result Image",img) 结果如下: 线路检测示例 我们实际使用仅边缘图像作为霍夫变换的参数非常重要,否则算法将无法按预期工作。 使用OpenCV 检测圆 该过程与直线的过程大致相同,不同之处在于这次我们将使用 OpenCV 库中的不同函数。我们现在将使用 HoughCircles,它接受以下参数: image: 8 位、单通道、灰...
circles = cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]) 参数说明: circles:返回的圆 image:原图像,必须是 8 位的单通道二值图像 method:查找方法,可设置为 cv2.HOUGH_GRADIENT和cv2.HOUGH_GRADIENT_ALT dp:累加器分辨率,它与图像分辨率成反比。例如,如果 ...
HoughCircles函数是OpenCV中用于检测圆形的函数。它基于霍夫变换的原理,能够在图像中识别出圆形结构。该函数特别适用于检测具有明显圆形特征的对象,如球类、车轮等。 HoughCircles函数的主要参数及其含义 HoughCircles函数的主要参数包括: image:输入图像,必须是8位单通道灰度图像。 method:检测方法,当前主要有cv2.HOUGH_GRADI...
使用函数cv2.HoughCircles() 原理: 圆形的表达式为(x−xcenter)2+(y−ycenter)2=r2(x−xcenter)2+(y−ycenter)2=r2,一个圆环的确定需要三个参数。那么霍夫变换的累加器必须是三维的,但是这样的计算效率很低。 这里opencv中使用霍夫梯度的方法,这里利用了边界的梯度信息。
1.cv2.HoughCircles函数 2.双边滤波:bilateralFilter() 函数 3.形态学操作-开运算 4.cv2.circle()-画圆 5.cv2.putText函数 6.opencv的RGB 颜色表 7.cv2.imshow和cv2.waitKey函数 编辑 8.霍夫圆思路 总结 前言 刚入门opencv时,霍夫圆检测是一个很好的练手项目,下面我将会展示代码,并对函数进行解析。
在OpenCV中,有一个函数 cv2.HoughCircles() 就是使用的霍夫变换来检测圆。该函数共有8个参数。分别是: image:8bit、单通道灰度图像 method:Hough变换方法,但目前只支持 cv2.HOUGH_GRADIENT dp:累加器图像的分辨率。例如,当dp的值为1时,累加器将与源图像有相同的分辨率;当dp值设置为2时,累加器的高度和宽度都...
cv2.imshow('edges',edges) lines=cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,100)#霍夫直线检测,threshold越小,越容易检测到更多的直线 print(lines) forlineinlines:# 将检测的直线绘制在图像上,注意是极坐标。 rho,theta=line[0] a=np.cos(theta)
使用OpenCV 检测圆 该过程与直线的过程大致相同,不同之处在于这次我们将使用 OpenCV 库中的不同函数。我们现在将使用 HoughCircles,它接受以下参数: image: 8 位、单通道、灰度输入图像。 circles:找到的圆的输出向量。每个向量都被编码为一个 3 元素的浮点向...
importcv2importnumpyasnp# 读取图像image=cv2.imread('your_image_path.jpg')# 将图像转换为灰度图gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 应用高斯模糊来减少噪声blurred=cv2.GaussianBlur(gray,(9,9),2)# 霍夫圆变换circles=cv2.HoughCircles(blurred,cv2.HOUGH_GRADIENT,dp=1,minDist=20,param1=50...