【Python】【OpenCV】检测直线和圆

 重新理解一下Canny方法：

参数：

• image：输入的图像。
• threshold1：第一个阈值，用于检测边缘的强度梯度的下限。
• threshold2：第二个阈值，用于检测边缘的强度梯度的上限。
• apertureSize：Sobel算子的大小，可选值为3、5、7，默认值为3。
• L2gradient：一个布尔值，指示是否使用更精确的L2范数计算梯度幅值，默认值为False。

返回值：

• edges：包含边缘的输出图像。它是一个二进制图像，其中白色像素表示检测到的边缘，黑色像素表示未检测到的边缘。

 

cv2.HoughLineP()：

参数：

• image：输入的二值图像，通常是经过边缘检测的结果。
• rho：极径步长，表示以像素为单位的距离精度。一般情况下，使用1即可。
• theta：极角步长，表示以弧度为单位的角度精度。一般情况下，使用np.pi/180即可。
• threshold：直线投票阈值，只有当累积器中的值高于该阈值时，才会被认为是一条直线。
• minLineLength：线段的最小长度。比这个长度短的线段不会被检测到。
• maxLineGap：允许两条线段之间的最大间隔，小于该值则被视为一条线段。

返回值：

• lines：检测到的直线的参数表示。它是一个包含直线的起点和终点坐标的数组，每个直线由四个浮点数(x1, y1, x2, y2)表示。

 检测线段：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('../images/lines.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 寻找边缘
edges = cv2.Canny(gray, 50, 120)

# 寻找直线
lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1,
                        theta=np.pi/180.0,
                        threshold=20,
                        minLineLength=50,
                        maxLineGap=5)

# lines此时是一个三维数组
for line in lines:
    # line此时即为二维数组，且只有一个元素(只包含一个一维数组)
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("edges", edges)
cv2.imshow("lines", img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

 

检测圆形：

cv2.medianBlur()：

参数解释：

• src：输入图像，8 位单通道或 3 通道图像。
• ksize：滤波器大小，必须是正奇数，例如 3、5、7 等。（代表的是 Number x Number 大小的矩阵）
• dst：输出图像，与输入图像大小和类型相同，可选参数。

返回值：

• 如果指定了 dst，则返回 dst；否则，返回滤波后的图像。

 

cv2.HoughCircles()：

参数：

• image：输入的单通道灰度图像。
• method：表示使用的检测方法，目前只支持 cv2.HOUGH_GRADIENT。
• dp：累加器分辨率与图像分辨率的反比。这个参数影响圆心的累加器分辨率。如果 dp=1，累加器的分辨率与图像的分辨率相同。如果 dp=2，累加器的分辨率是图像分辨率的一半。一般来说，dp 值越大，检测速度越快，但可能会错过一些小圆；而 dp 值越小，检测速度越慢，但可以检测到更小的圆。
• minDist：检测到的圆心之间的最小距离。如果这个距离小于该值，则认为是同一个圆。
• param1：用于 Canny 边缘检测的高阈值。在进行圆检测之前，需要先进行边缘检测。这个参数用来设置 Canny 边缘检测算法的高阈值。低阈值是高阈值的一半。
• param2：圆心累加器阈值。这个参数用于确定圆心的累加器阈值。只有当累加器的值大于 param2 时，才认为是一个圆。值越小，检测到的圆越多，但可能会有更多的误检测。
• minRadius：圆的最小半径。
• maxRadius：圆的最大半径。

函数的返回结果是一个包含检测到的圆的信息的 Numpy 数组，每行包含三个元素：圆心的 x 坐标、y 坐标以及圆的半径。

 

cv2.circle()：

参数解释：

• img：要绘制圆形的图像。
• center：圆心的坐标，可以是一个元组 (x, y)。
• radius：圆的半径。
• color：圆的颜色，可以是一个元组 (B, G, R)，表示蓝、绿、红的通道值。
• thickness：圆边界的厚度，如果为负值则表示填充整个圆形。

import cv2
import numpy

img = cv2.imread('../images/planet_glow.jpg')
# 转灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 中值模糊
gray = cv2.medianBlur(gray, 5)

circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT,
                           1, 90,
                           param1=100, param2=30,
                           minRadius=0, maxRadius=0)

circles = numpy.uint16(numpy.around(circles))

for i in circles[0, :]:
    # 绘制圆轮廓
    cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)
    # 绘制圆心
    cv2.circle(img, (i[0], i[1]), 1, (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow('plant', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()