opencv 卡尺找圆

OpenCV卡尺找圆是一种基于圆上的边缘点检测技术，使用极坐标转换将图像上的圆转换为直线，再用卡尺算法在直线上寻找边缘点，从而精确地检测出圆的位置和半径。该算法主要分为三个步骤：

1. 极坐标转换：将图像中的圆转换为直线，采用霍夫变换或逆霍夫变换实现

2. 卡尺算法：用一根卡尺沿着直线滑动，找到图像上的边缘点

3. 圆检测：根据搜寻到的边缘点，在圆上求取最小二乘圆心和半径

OpenCV卡尺找圆应用广泛，可以用于医疗影像、机器视觉、工业检测等领域。在医疗领域，可以用于肿瘤检测、癌症筛查等；在机器视觉和工业检测中，可以用于边缘提取、目标检测、质量控制等。

总之，OpenCV卡尺找圆是一种高效、精确的圆形检测算法，可以实现对图像中圆形目标的精准定位和识别，具有重要的应用价值。

相关问题

opencvsharp卡尺找圆代码

在OpenCVSharp中，要使用C#实现一个简单的卡尺（尺子）功能来找圆，你需要使用图像处理技术，如边缘检测、霍夫变换以及圆形检测算法。以下是一个基本的步骤：

1. **图像读取**:

   Mat image = Cv2.ImRead("path_to_your_image", ImreadModes.Color);

2. **预处理**:
- **灰度转换**：将彩色图像转换为灰度图像，以便于后续处理。
- **边缘检测**：使用Canny边缘检测算法来找到图像中的边缘。

   Mat grayImage = new Mat();
   Cv2.CvtColor(image, grayImage, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
   Mat edges = new Mat();
   Cv2.Canny(grayImage, edges, 50, 150);

3. **霍夫圆变换**:
- 使用霍夫变换找出可能的圆心候选。

   // 创建HoughCircles参数对象
   var params = HoughCirclesParams.Create(
       Method.HOUGH_GRADIENT,
       dp: 1, // 相邻弧度差
       minDist: 20, // 最小圆心间距
       param1: 100, // 阈值1（边缘强度）
       param2: 100, // 阈值2（适应性阈值）
       minRadius: 0, // 最小半径
       maxRadius: 0 // 最大半径，默认为无穷大
   );

   // 执行霍夫圆变换并存储结果
   var circles = new CircularArray();
   Cv2.HoughCircles(edges, circles, params, 3, 0, 0);

4. **圆圈筛选和绘制**:
- 验证并筛选出最有可能的圆，例如基于大小或轮廓。
- 在原始图像上绘制检测到的圆。

   if (circles.Count > 0)
   {
       foreach (var circle in circles)
       {
           var x = (int)circle.Center.X;
           var y = (int)circle.Center.Y;
           var radius = (int)circle.Radius;

           // 画圆
           Cv2.Circle(image, new Point(x, y), radius, Scalar.Red, 2);

           // 可能要记录或打印圆的相关信息，例如圆心坐标和直径
           Console.WriteLine($"Circle found at ({x}, {y}), radius: {radius}");
       }
   }

5. **显示结果**:

   Cv2.imshow("Detected Circles", image);
   Cv2.waitKey(0);
   Cv2.destroyAllWindows();

opencv卡尺圆 源码

opencv卡尺圆源码是一种基于opencv算法实现的图像处理源码，主要用于在一幅数字图像上检测出所有的圆形，并通过卡尺识别出圆形中心和半径。该算法利用了圆的对称性以及圆上任意三点不共线的特性，在对图像进行处理时，分别检测出每个圆心，再通过卡尺测量确定圆的半径大小。

该算法实现过程中，首先需要对图像进行灰度化和高斯滤波等预处理，以减少噪声干扰。然后采用霍夫变换检测出所有圆形，进而找到圆心和半径。在卡尺过程中，通过选取一定数量的圆弧上的点进行检测，得到半径大小，并求出圆心坐标。

同时，该算法还可以用于在图像中检测其他形状，如矩形、椭圆、直线等。其应用领域广泛，如在工业生产中检测零件尺寸、在医学图像中检测病变等等。

综上所述，opencv卡尺圆源码为图像处理提供了一种高效的算法实现方式，在实际应用中能够准确、快速地检测出图像中的圆形，并对其进行测量和分析。