circles = cv2.HoughCircles(blur, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=100)
时间: 2024-04-22 17:28:10 浏览: 22
这是一个使用OpenCV库中的HoughCircles函数来检测图像中的圆的代码。HoughCircles函数通过应用霍夫变换来寻找图像中的圆。
参数说明:
- blur: 输入图像
- cv2.HOUGH_GRADIENT: 表示使用Hough梯度法来检测圆
- 1: 输入图像与霍夫变换输出图像之间的比例因子
- 20: 霍夫累加器阈值,用于确定一个圆心需要多少投票才能被认为是有效的
- param1: 第一个阈值,用于Canny边缘检测
- param2: 第二个阈值,用于确定圆心的累加器阈值
- minRadius: 圆的最小半径
- maxRadius: 圆的最大半径
函数返回一个包含检测到的圆的三维数组,数组的每一行包含圆的(x, y)坐标和半径。
相关问题
for i, image_path in enumerate(img_paths): imgcolor = cv2.imread(image_path) imggray = cv2.imread(image_path,0) imggray = cv2.medianBlur(imggray,5) circles = cv2.HoughCircles(imggray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,300,param1=50,param2=30,minRadius=100,maxRadius=int(textavalue)) circles = cv2.HoughCircles(imggray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,300,param1=50,param2=30,minRadius=3,maxRadius=int(textavalue)) circles = np.uint16(np.around(circles)) for i in circles[0,:]: cv2.circle(imgcolor,(i[0],i[1]),i[2],(0,0,255),12) cv2.circle(imgcolor,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),12) cv2.imwrite( "zjm" + str(i) + ".jpg", imgcolor) img = cv2.imrea ("zjm"+str(i) + ".jpg") img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = Image.fromarray(img) # 将数组转为图片 image = img.resize((150, 240)) photo = ImageTk.PhotoImage(image)
这段代码是对图片进行圆检测,并将检测后的图片保存,并读取它们。如果你想修改这段代码,使它能够对文件夹中所有的图片进行圆检测,并将检测后的图片都显示出来,可以按照下面的方式修改:
```
import os
import cv2
from PIL import Image, ImageTk
import tkinter as tk
image_path = "path/to/your/image/folder"
img_paths = [os.path.join(image_path, f) for f in os.listdir(image_path) if f.endswith(".jpg") or f.endswith(".webp")]
for i, image_path in enumerate(img_paths):
imgcolor = cv2.imread(image_path)
imggray = cv2.imread(image_path,0)
imggray = cv2.medianBlur(imggray,5)
circles = cv2.HoughCircles(imggray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,300,param1=50,param2=30,minRadius=100,maxRadius=int(textavalue))
if circles is not None:
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]:
cv2.circle(imgcolor,(i[0],i[1]),i[2],(0,0,255),12)
cv2.circle(imgcolor,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),12)
cv2.imwrite("zjm" + str(i) + ".jpg", imgcolor)
root = tk.Tk()
root.title("圆检测图片展示")
for i, image_path in enumerate(img_paths):
img = cv2.imread("zjm" + str(i) + ".jpg")
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = Image.fromarray(img) # 将数组转为图片
image = img.resize((150, 240))
photo = ImageTk.PhotoImage(image)
label = tk.Label(image=photo)
label.image = photo
label.grid(row=i//3, column=i%3)
root.mainloop()
```
修改后的代码会对文件夹中所有的 `.jpg` 和 `.webp` 图片进行圆检测,并将检测后的图片保存为 `zjm0.jpg`, `zjm1.jpg` 等等。然后,程序会将所有的图片都显示在一个窗口中,每行显示 3 张图片。你可以根据需要修改图片的大小和每行显示的图片数量。
修改代码:def decodeDisplay(video, flag): global m_circle gay_img = cv2.cvtColor(video, cv2.COLOR_BGRA2GRAY) img = cv2.medianBlur(gay_img, 7) # 进行中值模糊,去噪点 cimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) circles = cv2.HoughCircles(cimg, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=100, param2=50, minRadius=0, maxRadius=0) if circles is not None: m_circle = True # 关闭前处理 def manualcar_stop(signum, frame): global __isRunning print('关闭中...') __isRunning = False car.set_velocity(0, 90, 0) # 关闭所有电机 if __name__ == '__main__': global num init() start() camera = Camera.Camera() camera.camera_open(correction=True) # 开启畸变矫正,默认不开启 signal.signal(signal.SIGINT, manualcar_stop) while __isRunning: img = camera.frame if img is not None: frame = img.copy() Frame = run(frame) frame_resize = cv2.resize(Frame, (320, 240)) cv2.imshow('frame', frame_resize) key = cv2.waitKey(1) key = decodeDisplay(frame_resize, key) if key == 27: break else: time.sleep(0.01) camera.camera_close() cv2.destroyAllWindows()
根据您提供的代码,我注意到了一些问题。请尝试以下修改:
1. 在`decodeDisplay`函数中,将`cv2.Houghcircles`改为`cv2.HoughCircles`,以匹配正确的函数名称。
2. 检查`cv2.resize`函数中的图像尺寸是否正确。确保目标尺寸`(320, 240)`与您期望的一致。
3. 在`decodeDisplay`函数中,将`parm2`更正为`param2`,以修复参数名称的错误。
4. 在`decodeDisplay`函数中,将变量名`m_circle`更正为`m_circles`,以匹配代码中的其他部分。
5. 确保您已导入所需的模块,如`cv2`、`time`、`signal`等。
请注意仔细检查您的代码并进行相应的修改。如果问题仍然存在,请提供完整的错误信息和上下文,以便我能够更好地帮助您。