circles = cV2.HoughCircles(closing, cv2.HOUGH_GRADIENT, 2, 120, param1=120, param2=50, minRadius=10, maxRadius=0)
时间: 2024-04-22 10:25:23 浏览: 23
根据你的代码,你使用了 OpenCV 中的 `cv2.HoughCircles()` 函数,对图像 `closing` 进行霍夫圆变换操作,以检测图像中的圆形目标。函数的第一个参数是待处理的图像,第二个参数是霍夫变换的方法,这里使用的是 `cv2.HOUGH_GRADIENT`,第三个参数是累加器图像的分辨率与输入图像的比例,这里设置为 2。接下来的几个参数 `param1`、`param2`、`minRadius` 和 `maxRadius` 分别是霍夫圆变换的阈值参数和最小/最大半径限制。最终结果赋值给了 `circles` 变量,表示检测到的圆形目标的坐标和半径信息。
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circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param2=27, minRadius=50, maxRadius=80)
这段代码使用OpenCV的函数cv2.HoughCircles()来检测图像中的圆形。具体来说,它输入一个二值化的图像edges和一些参数:HOUGH_GRADIENT表示使用基于梯度的霍夫变换来检测圆形;1表示霍夫变换的累加器图像与输入图像的比例尺寸相同;50表示两个圆之间的最小距离;param2表示Canny边缘检测器的阈值;minRadius和maxRadius分别表示圆的最小半径和最大半径。然后,它返回检测到的圆形的参数列表circles(每个圆由三个浮点数表示:圆心坐标和半径)。
circles = cv2.HoughCircles(blur, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=100)
这是一个使用OpenCV库中的HoughCircles函数来检测图像中的圆的代码。HoughCircles函数通过应用霍夫变换来寻找图像中的圆。
参数说明:
- blur: 输入图像
- cv2.HOUGH_GRADIENT: 表示使用Hough梯度法来检测圆
- 1: 输入图像与霍夫变换输出图像之间的比例因子
- 20: 霍夫累加器阈值,用于确定一个圆心需要多少投票才能被认为是有效的
- param1: 第一个阈值,用于Canny边缘检测
- param2: 第二个阈值,用于确定圆心的累加器阈值
- minRadius: 圆的最小半径
- maxRadius: 圆的最大半径
函数返回一个包含检测到的圆的三维数组,数组的每一行包含圆的(x, y)坐标和半径。