opencv圆环内外半径

在OpenCV中，圆环（Annulus）是指由两个同心圆所围成的区域。其中内圆和外圆的半径分别称为圆环的内半径和外半径。通过OpenCV提供的函数，可以获取圆环的内外半径。具体方法如下：

1. 通过cv::minEnclosingCircle函数获取最小圆的圆心和半径。
2. 通过计算最小圆的半径和给定的宽度比例，求出内外圆的半径。

下面是示例代码：

cv::Point2f center;
float radius;
cv::minEnclosingCircle(points, center, radius);

float width_ratio = 0.3; // 内外圆宽度比例
float inner_radius = radius * (1 - width_ratio);
float outer_radius = radius * (1 + width_ratio);

其中，points是包含圆环轮廓点的容器。inner_radius和outer_radius分别为圆环的内半径和外半径。

相关问题

opencv测圆半径

在OpenCV中，可以使用霍夫圆变换来测量圆的半径。霍夫圆变换是一种常用的圆检测算法，它通过在图像中搜索圆形轮廓来检测圆。

以下是使用OpenCV进行圆半径测量的步骤：

1. 导入必要的库和模块：

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像并进行预处理：

image = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 读取灰度图像
image = cv2.medianBlur(image, 5)  # 中值滤波去噪

3. 进行霍夫圆变换：

circles = cv2.HoughCircles(image, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

其中，`dp`是霍夫空间分辨率的倒数，`minDist`是圆心之间的最小距离，`param1`是Canny边缘检测的高阈值，`param2`是圆心累加器的阈值，`minRadius`和`maxRadius`是要检测的圆的最小和最大半径。

4. 提取圆的信息：

if circles is not None:
    circles = np.uint16(np.around(circles))
    for circle in circles[0, :]:
        center = (circle[0], circle[1])
        radius = circle[2]
        cv2.circle(image, center, radius, (0, 255, 0), 2)

这段代码将找到的圆绘制在图像上，并用绿色的线条标记出来。

5. 显示结果：

cv2.imshow('Detected Circles', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码将显示带有检测到的圆的图像。

请注意，以上代码仅为示例，实际使用时需要根据具体情况进行调整。

opencv python 圆环roi

在OpenCV中，可以使用Python来实现对圆环ROI（Region of Interest）的操作。ROI是指在图像中选择感兴趣的区域进行处理或分析。

要实现圆环ROI的操作，可以按照以下步骤进行：

1. 导入OpenCV库：

import cv2

2. 读取图像：

image = cv2.imread("image.jpg")

这里的"image.jpg"是你要处理的图像文件路径。

3. 定义圆环的参数：

center = (x, y)  # 圆心坐标
radius_inner = r_inner  # 内圆半径
radius_outer = r_outer  # 外圆半径

其中，(x, y)是圆心的坐标，r_inner和r_outer分别是内圆和外圆的半径。

4. 创建掩膜图像：

mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)
cv2.circle(mask, center, radius_outer, (255, 255, 255), -1)
cv2.circle(mask, center, radius_inner, (0, 0, 0), -1)

这里使用了一个与原始图像大小相同的掩膜图像，并在其中绘制了两个圆形区域，内圆区域填充为黑色，外圆区域填充为白色。

5. 应用掩膜：

roi = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

通过使用掩膜图像对原始图像进行按位与操作，可以得到圆环ROI区域。

6. 显示结果：

cv2.imshow("ROI", roi)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这里将显示处理后的圆环ROI图像。