opencv红绿灯霍夫圆

霍夫圆变换是一种在图像中检测圆形的常用技术。在OpenCV中，可以使用cv2.HoughCircles()函数来实现霍夫圆变换。下面是一个简单的演示代码，用于检测红绿灯中的圆形。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('traffic_light.jpg')

# 将图像从BGR格式转换为HSV格式
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 设定红色和绿色的阈值
lower_red = np.array([0, 50, 50])
upper_red = np.array([10, 255, 255])
lower_green = np.array([50, 50, 50])
upper_green = np.array([70, 255, 255])

# 根据阈值提取红色和绿色区域
mask_red = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
mask_green = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)

# 对红色和绿色区域进行中值滤波
mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 5)
mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 5)

# 检测红色和绿色圆形
circles_red = cv2.HoughCircles(mask_red, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
circles_green = cv2.HoughCircles(mask_green, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 绘制检测到的圆形
if circles_red is not None:
    circles_red = np.uint16(np.around(circles_red))
    for i in circles_red[0, :]:
        cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 0, 255), 2)

if circles_green is not None:
    circles_green = np.uint16(np.around(circles_green))
    for i in circles_green[0, :]:
        cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)

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

在上述代码中，我们首先将图像从BGR格式转换为HSV格式，然后根据设定的红色和绿色阈值提取红色和绿色区域。接着，我们对红色和绿色区域进行中值滤波，以去除噪声。最后，我们使用cv2.HoughCircles()函数检测红色和绿色圆形，并将检测到的圆形绘制在原始图像上。