opencv+python 霍夫圆检测原理

参考文章：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52506538

https://blog.csdn.net/zhaocj/article/details/50454847  （有用！！）

霍夫圆变换的基本思路是认为图像上每一个非零像素点都有可能是一个潜在的圆上的一点，

跟霍夫线变换一样，也是通过投票，生成累积坐标平面，设置一个累积权重来定位圆。 

在笛卡尔坐标系中圆的方程为：

其中（a,b）是圆心，r是半径，也可以表述为： 

即

在笛卡尔的xy坐标系中经过某一点的所有圆映射到abr坐标系中就是一条三维的曲线：

经过xy坐标系中所有的非零像素点的所有圆就构成了abr坐标系中很多条三维的曲线。

在xy坐标系中同一个圆上的所有点的圆方程是一样的，它们映射到abr坐标系中的是同一个点，所以在abr坐标系中该点就应该有圆的总像素N0个曲线相交。

通过判断abr中每一点的相交（累积）数量，大于一定阈值的点就认为是圆。

 以上是标准霍夫圆变换实现算法。

 

问题是它的累加到一个三维的空间，意味着比霍夫线变换需要更多的计算消耗。

Opencv霍夫圆变换对标准霍夫圆变换做了运算上的优化。

它采用的是“霍夫梯度法”。它的检测思路是去遍历累加所有非零点对应的圆心，对圆心进行考量。

如何定位圆心呢？圆心一定是在圆上的每个点的模向量上，即在垂直于该点并且经过该点的切线的垂直线上，这些圆上的模向量的交点就是圆心。

霍夫梯度法就是要去查找这些圆心，根据该“圆心”上模向量相交数量的多少，根据阈值进行最终的判断。

 

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代码实现：

 

import cv2 as cv
import numpy as np

planets = cv.imread("planet_glow.jpg")
gay_img = cv.cvtColor(planets, cv.COLOR_BGRA2GRAY)
img = cv.medianBlur(gay_img, 7)  # 进行中值模糊，去噪点
cimg = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_GRAY2BGR)
circles = cv.HoughCircles(img, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=100, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

circles = np.uint16(np.around(circles))
print(circles)

for i in circles[0, :]:  # 遍历矩阵每一行的数据
    cv.circle(planets, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)
    cv.circle(planets, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)

cv.imshow("gay_img", planets)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()