python霍夫变换检测圆
时间: 2023-11-01 13:59:26 浏览: 98
霍夫圆变换是一种在图像中检测圆形物体的技术。它通过在二维图像中搜索可能的圆心位置和半径大小来实现。
在 Python 中,可以使用 OpenCV 库来实现霍夫圆变换。以下是一个示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载图像
img = cv2.imread('circle.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 霍夫圆变换
circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
# 绘制检测到的圆
if circles is not None:
circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
for (x, y, r) in circles:
cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)
```
在代码中,首先加载了一张灰度图像,并使用 `cv2.HoughCircles` 函数进行霍夫圆变换。该函数的参数分别为:
- `img`:输入图像。
- `cv2.HOUGH_GRADIENT`:霍夫变换的类型。
- `1`:圆心之间的距离的分辨率。
- `20`:霍夫梯度法中使用的阈值。
- `param1=50`:Canny 边缘检测器的高阈值。
- `param2=30`:圆心检测阈值。
- `minRadius=0`:检测到的圆的最小半径。
- `maxRadius=0`:检测到的圆的最大半径。
然后,如果检测到圆,则将其绘制在图像中,并显示结果。
需要注意的是,霍夫圆变换对于噪声和圆形变形都比较敏感,因此在实际应用中需要进行适当的预处理和参数调整。