circles = cv2.HoughCircles(gray_img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, minDist=50, param1=50, param2=18, minRadius=10, maxRadius=20)出现报错loop of ufunc does not support argument 0 of type NoneType which has no callable rint method

这个报错的意思是你传递给 cv2.HoughCircles() 函数的 gray_img 参数是 NoneType 类型，而这个类型没有可调用的rint()方法。因此，你需要检查一下 gray_img 变量的值，确保它是一个有效的图像对象。如果它是一个 NoneType 对象，那么你需要重新加载图像并将其传递给 cv2.HoughCircles() 函数。

相关问题

cv2.HoughCircles

cv2.HoughCircles是OpenCV库中的一个函数，用于在图像中进行圆形检测。该函数的返回结果与参数设置有很大的关系。下面是一个关于cv2.HoughCircles的介绍和示例代码：

1. HoughCircles说明：
cv2.HoughCircles函数的语法如下：

cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, param1, param2, minRadius, maxRadius)

参数说明：
- image：输入的单通道灰度图像。
- method：定义检测方法，目前只支持cv2.HOUGH_GRADIENT。
- dp：累加器分辨率与图像分辨率的比值。dp越小，累加器数组越大。
- minDist：检测到的圆心之间的最小距离。
- param1：用于Canny边缘检测的高阈值。
- param2：累加器阈值，低于该阈值的圆将被忽略。
- minRadius：圆的最小半径。
- maxRadius：圆的最大半径。

2. 代码：
下面是一个使用cv2.HoughCircles函数进行圆形检测的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('coins.jpg', 0)

# 预处理图像
blur = cv2.medianBlur(image, 5)
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

# 检测圆形
circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50, 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)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. 结果：
上述代码将在图像中检测出圆形，并在原图上绘制出检测到的圆形。

HoughCircles(midprot, circles, cv::HOUGH_GRADIENT, 1.5, 25, 200, 25, 6, 50);参数的含义

HoughCircles函数是OpenCV库中的一个函数，用于检测图像中的圆形轮廓，其原型可能是这样的：

cv::Mat HoughCircles(InputArray image, OutputArray circles, int method, double dp, int minDist, int param1, int param2, int minRadius, int maxRadius);

其中各个参数的含义如下：

- `image`：输入的灰度图像，通常是一个8位单通道Mat对象。
- `circles`：输出的存储圆的参数的矩阵，每个元素包含四个值：(x,y)中心坐标，半径，以及是否可信（通常是整数值0或1）。
- `method`：指定检测方法，`cv::HOUGH_GRADIENT`是梯度方法，适合处理边缘清晰的图像。
- `dp`：表示空间步长，一般设为1.5，表示相邻两个候选圆之间的最大距离。
- `minDist`：最小圆间距，防止相邻圆检测过于密集。
- `param1`：阈值，影响检测敏感性，较大的值会增加误检的可能性。
- `param2`：常数因子，与`dp`一起确定检测窗口大小，通常设置为minDist的一次幂。
- `minRadius`：最小圆半径，忽略小于这个尺寸的圆。
- `maxRadius`：最大圆半径，忽略大于这个尺寸的圆。