python霍夫变换检测椭圆
时间: 2023-11-01 09:57:11 浏览: 150
霍夫变换可以用于检测椭圆,具体步骤如下:
1. 预处理图片,将其转换为灰度图像,并使用高斯滤波器平滑图像以降低噪声。
2. 使用Canny边缘检测算法检测图像中的边缘。
3. 使用霍夫变换检测椭圆。在霍夫空间中,椭圆可以表示为五个参数:中心点坐标、长轴和短轴长度、以及椭圆旋转角度。对于每个边缘像素,可以在霍夫空间中计算其可能对应的椭圆参数,并统计相同参数的点数。最终,通过寻找霍夫空间中具有最大投票数的参数,确定椭圆的位置和大小。
4. 在原始图像上绘制检测到的椭圆。
下面是一段 Python 代码演示如何使用霍夫变换检测椭圆:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('ellipse.png')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 平滑图像
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 使用霍夫变换检测椭圆
ellipses = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
# 在原始图像上绘制检测到的椭圆
if ellipses is not None:
ellipses = np.round(ellipses[0, :]).astype(int)
for (x, y, r) in ellipses:
cv2.ellipse(img, (x, y), (r, r), 0, 0, 360, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,param1和param2是HoughCircles函数的参数,用于控制霍夫变换的灵敏度和准确度。minRadius和maxRadius是允许的椭圆半径范围。在实际应用中,这些参数需要根据具体情况进行调整。