cv2.HoughCircles 是OpenCV 中用于圆形检测的函数,它实现了霍夫圆变换算法。 以下是 cv2.HoughCircles 函数的详细说明和示例代码: 函数原型 python cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, circles=None, param1=None, param2=None, minRadius=None, maxRadius=None) 参数说明 image:输入图像,必须是8位单...
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...
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...
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 ...
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。
OpenCV中的cv2.HoughCircles()函数实现了圆形检测,它使用的算法也是改进的霍夫变换——2-1霍夫变换(21HT)。也就是把霍夫变换分为两个阶段,从而减小了霍夫空间的维数。第一阶段用于检测圆心,第二阶段从圆心推导出圆半径。检测圆心的原理是圆心是它所在圆周所有法线的交汇处,因此只要找到这个交点,即可确定圆心,该方...
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...
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...
OpenCV 库在 Python 中检测图像中圆形 使用cv2.HoughCircles方法,该方法基于霍夫变换,可以在图像中检测圆形。 import cv2 import numpy as np def main(): # 读取图像 image_path = 'path_to_your_image.jpg' # 请将此路径替换为你想要处理的图像的实际路径...