opencv圆形检测代码

在OpenCV库中，可以使用HoughCircles函数来检测图像中的圆形。这是一个基本步骤：

1. **读取图像**：首先从文件或摄像头捕获图像，并转换成灰度图像，因为HoughCircles通常在灰度图像上效果更好。

import cv2
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

2. **高斯模糊**：为了减少噪声影响，可以对图像应用高斯滤波器。

image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

3. **边缘检测**：通过Canny算子或其他边缘检测算法找到轮廓。

edges = cv2.Canny(image, low_threshold=50, high_threshold=150)

4. **霍夫圆变换**：利用HoughCircles函数寻找圆形候选点。

circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

`dp`是一个比例因子，`minDist`控制最小距离，`param1`和`param2`调整圆的检测敏感度。

5. **处理结果**：`circles`是一个二维数组，包含每个圆形的中心坐标和半径。如果发现圆形，将它们画出来并显示在原图上。

if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)
else:
    print("No circles found.")
cv2.imshow("Detected Circles", image)
cv2.waitKey(0)