霍夫圆检测python

霍夫圆检测是一种常见的圆形检测方法，它可以用于检测图像中的圆形物体。在Python中，可以使用OpenCV库来实现霍夫圆检测。下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('circle.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

# 霍夫圆检测
circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 输出检测到的圆的数量
print(len(circles[0]))

# 绘制检测到的圆
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0, :]:
    cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)
    cv2.circle(img, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)

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

在这个示例中，我们首先读取了一张灰度图像，然后使用Canny算法进行边缘检测。接着，我们用`cv2.HoughCircles()`函数进行霍夫圆检测，该函数的参数包括输入的边缘图像、检测方法、圆心距离的分辨率、两个圆之间的最小距离、Canny算法的两个阈值、最小半径和最大半径。最后，我们使用`cv2.circle()`函数在原图像上绘制检测到的圆，并显示结果。

需要注意的是，在进行霍夫圆检测时，参数的调节对结果会有很大的影响，需要根据具体的图像进行调整。