python 指定圆心位置和半径,从图像中提取圆形
时间: 2023-02-09 10:54:20 浏览: 109
可以使用 OpenCV 库中的 HoughCircles 函数来提取圆形。该函数接受图像和圆形检测参数作为输入,返回圆心坐标和半径的列表。具体用法如下:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测圆形
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
# 获取圆心和半径
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]:
# 画圆
cv2.circle(img,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
# 画圆心
cv2.circle(img,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)
# 显示图像
cv2.imshow('detected circles',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上面这段代码会在图像上画出检测到的圆形,圆心为红色,圆形边框为绿色。
相关问题
python 提取图像中圆形ROI
要提取图像中的圆形 ROI,可以使用 OpenCV 库中的 Hough 圆变换。下面是一个基本的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 检测圆形
circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=20,
param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
# 提取圆形 ROI
if circles is not None:
circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
for (x, y, r) in circles:
roi = img[y-r:y+r, x-r:x+r]
cv2.imshow("ROI", roi)
cv2.waitKey(0)
```
在这个示例代码中,我们首先使用 `cv2.imread` 函数读取图像。然后,我们使用 `cv2.HoughCircles` 函数检测图像中的圆形。该函数的参数包括输入图像、检测方法、圆心之间的距离、Canny 边缘检测器的高阈值、低阈值、半径的最小值和最大值等。检测到圆形后,我们使用 `for` 循环遍历圆形的列表,并使用 NumPy 数组索引提取每个圆形的 ROI(感兴趣区域)。最后,我们使用 `cv2.imshow` 函数显示每个 ROI 并等待用户按下任意键关闭窗口。
请注意,此代码仅提供了一种基本方法来提取图像中的圆形 ROI。在实际应用中,您可能需要根据特定的输入图像和应用程序对代码进行调整。
opencv python 如何获取识别到的圆心及半径
要获取识别到的圆的圆心及半径,你可以使用OpenCV中的Hough圆检测算法。使用Hough圆检测算法可以在图像中检测出圆形物体,并且获取这些圆形物体的圆心坐标和半径信息。
下面是一个示例代码,演示了如何使用OpenCV的Hough圆检测算法来检测圆形物体:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('circles.jpg')
# 灰度化和高斯滤波
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# Hough圆检测
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
# 提取圆心坐标和半径信息
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0, :]:
# 画出圆心
cv2.circle(img, (i[0], i[1]), 2, (0, 255, 0), 3)
# 画出圆形边界
cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 0, 255), 2)
# 输出圆心和半径信息
print('圆心坐标为:({},{}),半径为:{}'.format(i[0], i[1], i[2]))
# 显示结果
cv2.imshow('circles', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这里,我们使用了cv2.HoughCircles()函数来检测图像中的圆形物体,函数返回的是一个包含圆心坐标和半径信息的数组。我们可以通过循环遍历这个数组,提取出每个圆的圆心坐标和半径信息,并且在图像上用圆形标出来。同时,我们还可以输出每个圆的圆心坐标和半径信息。