用 Python 读入一幅灰度图像利用 Hough 变换检测图像中的直线和圆,代码

时间: 2023-06-03 08:07:48 浏览: 56
请看下面的代码: ```python import cv2 import numpy as np # 读取灰度图像 img = cv2.imread('test.jpg', 0) # 应用Canny边缘检测算法 edges = cv2.Canny(img, 50, 150) # 应用Hough变换检测直线 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200) # 绘制检测到的直线 for line in lines: rho, theta = line[0] a = np.cos(theta) b = np.sin(theta) x0 = a*rho y0 = b*rho x1 = int(x0 + 1000*(-b)) y1 = int(y0 + 1000*(a)) x2 = int(x0 - 1000*(-b)) y2 = int(y0 - 1000*(a)) cv2.line(img, (x1,y1), (x2,y2), (0,0,255), 2) # 应用Hough变换检测圆 circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=2, minDist=100, param1=100, param2=50, minRadius=20, maxRadius=100) # 绘制检测到的圆 if circles is not None: circles = np.around(circles) for i in circles[0, :]: cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 该代码实现了对灰度图像的读入和通过Hough变换进行直线和圆的检测。其中,使用了OpenCV库提供的Canny边缘检测算法和HoughLines和HoughCircles函数对图像进行处理。具体实现过程请参考代码注释。 请注意,该代码未对输入的图像进行类型和大小的检查,因此请确保输入图像的类型为灰度图像且大小合适。

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