opencv执行圆形检测程序电脑显示的程序

以下是使用OpenCV进行圆形检测的示例代码，其中包括用于显示检测结果的代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('circle.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 降噪处理
gray = cv2.medianBlur(gray, 5)

# 进行圆形检测
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20,
                           param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 绘制检测到的圆形
if circles is not None:
    circles = circles[0]
    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)

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

其中，`circle.jpg`是待检测的图像文件名，你可以将其替换成自己的图像文件名。执行程序后，会在一个名为“result”的新窗口中显示检测结果。如果没有检测到任何圆形，窗口将只显示原始图像。

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OpenCV红色圆形检测c++程序

以下是使用OpenCV在C++中检测红色圆形的基本代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取图片
    Mat image = imread("test.jpg", IMREAD_COLOR);

    if (image.empty())
    {
        cout << "Could not open or find the image" << endl;
        return -1;
    }

    // 转换为HSV颜色空间
    Mat hsv_image;
    cvtColor(image, hsv_image, COLOR_BGR2HSV);

    // 设定红色的HSV阈值范围
    Scalar lower_red(0, 100, 100);
    Scalar upper_red(10, 255, 255);

    // 通过inRange函数提取红色区域
    Mat red_mask;
    inRange(hsv_image, lower_red, upper_red, red_mask);

    // 使用霍夫圆检测函数
    vector<Vec3f> circles;
    HoughCircles(red_mask, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, red_mask.rows/8, 200, 20, 0, 0);

    // 绘制检测到的圆
    for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++)
    {
        Vec3i c = circles[i];
        Point center = Point(c[0], c[1]);
        int radius = c[2];
        circle(image, center, radius, Scalar(0, 0, 255), 3, LINE_AA);
    }

    // 显示结果
    imshow("Red Circles Detected", image);
    waitKey();

    return 0;
}

该程序的主要步骤如下：

1. 读取图片；
2. 将图片转换为HSV颜色空间；
3. 设定红色的HSV阈值范围；
4. 提取红色区域；
5. 使用霍夫圆检测函数检测圆形；
6. 绘制检测到的圆形；
7. 显示结果。

请注意，这只是一个基本示例，您可能需要根据您的应用程序进行更改和调整。

基于OpenCV红色圆形检测c++程序

下面是基于OpenCV的红色圆形检测C++程序：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);

    // 将图像转成HSV颜色空间
    Mat hsv;
    cvtColor(img, hsv, COLOR_BGR2HSV);

    // 设定红色的HSV范围
    Scalar lower_red = Scalar(0, 70, 50);
    Scalar upper_red = Scalar(10, 255, 255);
    Scalar lower_red2 = Scalar(170, 70, 50);
    Scalar upper_red2 = Scalar(180, 255, 255);

    // 提取红色区域
    Mat mask1, mask2, mask;
    inRange(hsv, lower_red, upper_red, mask1);
    inRange(hsv, lower_red2, upper_red2, mask2);
    bitwise_or(mask1, mask2, mask);

    // 霍夫圆变换检测圆形
    std::vector<Vec3f> circles;
    HoughCircles(mask, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, mask.rows / 8, 200, 100, 0, 0);

    // 绘制圆形
    for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++)
    {
        Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));
        int radius = cvRound(circles[i][2]);
        circle(img, center, radius, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
    }

    // 显示结果
    imshow("result", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这个程序的大致流程如下：

1. 读入图像，将图像转换为HSV颜色空间；
2. 设定红色的HSV范围，提取红色区域；
3. 使用霍夫圆变换检测圆形；
4. 绘制检测到的圆形；
5. 显示结果。

需要注意的是，这个程序默认红色为H值在0-10和170-180之间的颜色，S和V值在一定范围内。如果需要检测其他颜色，需要根据实际情况进行调整。