Python霍夫圆检测
时间: 2023-11-19 16:50:59 浏览: 39
霍夫圆检测是一种常用的圆形检测算法,可以在图像中检测出圆形的位置和半径。在Python中,可以使用OpenCV库中的HoughCircles函数来实现霍夫圆检测。
示例代码:
```python
import cv2
img = cv2.imread('circle.jpg', 0)
img = cv2.medianBlur(img, 5)
circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
if circles is not None:
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0, :]:
cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)
cv2.circle(img, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)
cv2.imshow('detected circles', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
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python霍夫圆检测参考代码
以下是使用OpenCV库实现霍夫圆检测的参考代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片并转为灰度图像
img = cv2.imread('circle.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 霍夫圆检测
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, param1=100, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
# 绘制检测到的圆
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)
# 显示结果
cv2.imshow("Hough Circle Detection", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先读取一张图片,并将其转换为灰度图像。然后使用`cv2.HoughCircles()`函数进行霍夫圆检测,该函数需要输入以下参数:
- `gray`: 灰度图像。
- `cv2.HOUGH_GRADIENT`: 检测方法,这里使用基于梯度的方法。
- `1`: 表示检测图像的分辨率与输入图像一致。
- `100`: 表示两个圆之间的最小距离。
- `param1=100`: 累加器阈值,用于确定圆心的候选位置。
- `param2=30`: 圆边缘阈值,用于确定圆的边缘。
- `minRadius=0, maxRadius=0`: 圆的最小半径和最大半径(如果都为0,则表示没有限制)。
`cv2.HoughCircles()`函数会返回一个包含检测到的圆的信息的数组,每个圆由其圆心坐标和半径表示。我们可以使用`cv2.circle()`函数将检测到的圆绘制到原图像中。最后,使用`cv2.imshow()`函数显示结果,并通过`cv2.waitKey()`函数等待按键输入,最后使用`cv2.destroyAllWindows()`函数关闭所有窗口。
Python霍夫圆形检测输出园的半径和圆心坐标
在Python中,可以使用OpenCV库来实现霍夫圆形检测,并输出圆的半径和圆心坐标。以下是一个示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并转为灰度图
img = cv2.imread('circle.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图进行高斯滤波和二值化处理
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
thresh = cv2.threshold(blur, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# 进行霍夫圆形检测
circles = cv2.HoughCircles(thresh, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
# 输出圆的半径和圆心坐标
if circles is not None:
circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
for (x, y, r) in circles:
print("半径:", r)
print("圆心坐标:", x, y)
```
在上述代码中,使用`cv2.imread`函数读取图像,然后使用`cv2.cvtColor`函数将其转为灰度图。接着使用`cv2.GaussianBlur`对灰度图进行高斯滤波,再使用`cv2.threshold`函数进行二值化处理。
然后使用`cv2.HoughCircles`函数进行霍夫圆形检测,其中`param1`和`param2`是霍夫变换的两个参数,`minRadius`和`maxRadius`是圆的最小和最大半径。最后使用`np.round`函数将圆心坐标和半径转为整数,并输出。