OpenCV-Python霍夫圆变换

在这一章当中,

  • 我们将学习使用霍夫变换来查找图像中的圆圈。
  • 我们将了解这些函数: cv.HoughCircles()

霍夫圆变换理论

圆圈在数学上表示为

(x-x_{center})^2 + (y – y_{center})^2 = r^2

其中

(x_{center},y_{center})

是圆的中心,r是圆的半径。从这个公式来看,得知我们有三个参数,这样我们就需要一个三维度的累加器来做霍夫变换了,这样效率是非常低的。所以 OpenCV 用了更巧妙的方法Hough Gradient Method ,它利用了边缘的梯度信息。
我们在这里使用的函数是 cv.HoughCircles() 。它的参数非常的多,这些参数在文档中都有详细的解释。所以我们直接上代码吧。

import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread('opencv-logo-white.png',0)
img = cv.medianBlur(img,5)
cimg = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_GRAY2BGR)
circles = cv.HoughCircles(img,cv.HOUGH_GRADIENT,1,20,
                            param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]:
    # draw the outer circle
    cv.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
    # draw the center of the circle
    cv.circle(cimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)
cv.imshow('detected circles',cimg)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

结果如下所示:

霍夫圆变换理论

赞(1)
未经允许不得转载:极客笔记 » OpenCV-Python霍夫圆变换
分享到: 更多 (0)

评论 抢沙发

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址