OpenCV-Python 霍夫圈变换 | 三十三
学习目标
在本章中,
- 我们将学习使用霍夫变换来查找图像中的圆。
- 我们将看到以下函数:cv.HoughCircles()
理论
圆在数学上表示为,其中是圆的中心,是圆的半径。从等式中,我们可以看到我们有3个参数,因此我们需要3D累加器进行霍夫变换,这将非常低效。因此,OpenCV使用更加技巧性的方法,即使用边缘的梯度信息的Hough梯度方法。
我们在这里使用的函数是cv.HoughCircles()。它有很多参数,这些参数在文档中有很好的解释。因此,我们直接转到代码。
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,:]:
# 绘制外圆
cv.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
# 绘制圆心
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:
附加资源
练习
欢迎关注磐创博客资源汇总站:
http://docs.panchuang.net/
欢迎关注PyTorch官方中文教程站:
http://pytorch.panchuang.net/
OpenCV中文官方文档:
http://woshicver.com/
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