python opencv 识别圆角矩形_详解利用python+opencv识别图片中的圆形（霍夫变换）

好的，我了解了你的问题。关于利用 Python + OpenCV 识别图片中的圆形（霍夫变换），我可以给你一些详细的解释和代码示例。

首先，我们需要导入 OpenCV 库和 NumPy 库。这里需要注意的是，需要安装正确的 OpenCV 版本，否则可能会出现一些问题。

import cv2
import numpy as np

接下来，我们需要读取图片并将其转换为灰度图像。然后，我们可以对灰度图像进行高斯模糊处理，以减少噪声。这里的高斯核大小可以根据实际情况进行调整。

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

接着，我们可以使用霍夫变换检测圆形。这里需要注意的是，需要设置最小半径和最大半径的范围，以及检测圆形的参数阈值。这些参数的设置也需要根据实际情况进行调整。

circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, param1=100, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

最后，我们可以将检测到的圆形标记出来，并显示图片。

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)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, param1=100, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

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)

cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)

希望这个代码示例能对你有所帮助！