OpenCV实现的是一个比标准霍夫圆变换更为灵活的检测方法——霍夫梯度法,该方法运算量相对于标准霍夫圆变换大大减少。其检测原理是依据圆心一定是在圆上的每个点的模向量上,这些圆上点模向量的交点就是圆心,霍夫梯度法的第一步就是找到这些圆心,这样三维的累加平面就又转化为二维累加平面。第二步是根据所有候选中...
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、灰度输入图像。 circles:找到的圆的输出向量。每个向量都被编码...
Hough Circles变换在OpenCV中的Python应用 1. Hough Circles变换的基本原理 Hough Circles变换是一种用于检测图像中圆形对象的算法。该算法基于霍夫变换(Hough Transform),通过将图像空间中的圆转换到参数空间中的点来检测圆。在参数空间中,具有相同参数的圆会累积投票,当投票数超过一定阈值时,即可认为检测到圆。 2. ...
gray= cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)#转为灰度图edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)#边缘检测#霍夫圆检测circles = cv.HoughCircles(edges, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=40) circles=np.uint16(np.around(circles)) dst=src.copy()foriinc...
circles = cv.HoughCircles( gray, cv.HOUGH_GRADIENT, # cv.HOUGH_GRADIENT_ALT 会报错,可能跟OpenCV版本有关 1, # dp 值设置为 1 效果就比较好 100, param1=100, param2=30, minRadius=5, maxRadius=300 ) result = img2.copy() for circle in circles[0]: ...
内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理 目标: 使用霍夫变换在图像中寻找圆 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。
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...
检测图片中的圆圈需要以下参数（使用 OpenCV中 的 HoughCircles 函数）：灰度图输入。HOUGH_GRADIENT 是用来检测圆圈的方法（目前仅有的一个方法）。累加器和图片分辨率的反比。在本例中，为1.2。待检测圆圈圆心的最小距离，本例中为100。#Convert image to grayscaleimage_gray = cv2.cvtColor(full_image, cv2....
OpenCV的HoughCircles函数可用来检测圆,它与使用HoughLines函数类似。像用来决定删除或保留直线的两个参数minLineLength和maxLineGap 一样,HoughCircles 有一个圆心间的最小距离和圆的最小及最大半径。 代码示例 3.代码解释 cv2.medianBlur():中值滤波,模板大小这里用的是5*5,最后显示的图像中滤波后的img比原图要清晰...
基于效率考虑,Opencv中实现的霍夫变换圆检测是基于图像梯度(霍夫梯度法, 也叫2-1霍夫变换(21HT))的实现,分为两步(已封装到HoughCircles): Canny检测边缘,发现可能的圆心。圆心一定是在圆上的每个点的模向量上, 这些圆上点模向量的交点就是圆心, 霍夫梯度法的第一步就是找到这些圆心, 这样三维的累加平面就又...