圆形霍夫变换(CHT)pyhthon

在Python中，可以使用OpenCV库来实现圆形霍夫变换（Circular Hough Transform）。下面是一个简单的示例代码：

# 霍夫变换检测圆形circles = cv2.HoughCircles(image, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 绘制检测到的圆形if circles is not None:
 circles = np.uint16(np.around(circles))
 for circle in circles[0, :]:
 center = (circle[0], circle[1])
 radius = circle[2]
 cv2.circle(image, center, radius, (0,255,0),2)

# 显示图像cv2.imshow('Detected Circles', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取输入图像，将其转换为灰度图像。然后，使用`cv2.HoughCircles()`函数进行圆形霍夫变换的检测。函数的参数`dp`表示累加器分辨率与图像分辨率的比值，`minDist`表示圆心之间的最小距离，`param1`和`param2`是阈值参数，用于筛选圆形。最后，使用`cv2.circle()`函数绘制检测到的圆形，并使用`cv2.imshow()`函数显示结果。

需要注意的是，为了使用OpenCV的霍夫变换函数，需要安装OpenCV库并导入相应的模块。