用霍夫圆检测和C++截取圆形区域
时间: 2023-06-18 07:06:59 浏览: 362
利用Hough(霍夫)变换检测图片中的圆,并进行分割,matlab
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霍夫圆检测是一种常用的圆形检测算法,它可以用于检测图像中的圆形,包括大小、位置和半径。在C++中可以使用OpenCV库来实现霍夫圆检测。
以下是使用霍夫圆检测和C++截取圆形区域的步骤:
1.导入OpenCV库并读取图像
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
// 读取图像
Mat src = imread("input.jpg");
if (src.empty())
{
return -1;
}
// 将图像转换为灰度图
Mat gray;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
// 对灰度图进行平滑处理
medianBlur(gray, gray, 5);
}
```
2.使用霍夫圆检测算法检测圆形
```c++
// 检测圆形
std::vector<Vec3f> circles;
HoughCircles(gray, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, gray.rows / 8, 200, 100, 0, 0);
```
其中,参数解释如下:
- gray:需要检测的灰度图像
- circles:检测到的圆形信息,每个圆形用一个Vec3f类型的向量表示,其中包含三个值:圆心坐标(x,y)和半径r
- HOUGH_GRADIENT:霍夫圆检测算法类型,这里使用的是基于梯度的方法
- 1:圆心检测的分辨率,这里设置为1
- gray.rows / 8:圆心之间的最小距离,这里设置为图像高度的1/8
- 200:较高的Canny边缘阈值,用于检测圆形轮廓
- 100:低的累加器阈值,用于确定圆形
- 0:最小半径,这里设置为0
- 0:最大半径,这里设置为0,表示不限制半径大小
3.绘制圆形并截取圆形区域
```c++
// 绘制圆形并截取圆形区域
for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++)
{
Vec3i c = circles[i];
Point center = Point(c[0], c[1]);
int radius = c[2];
// 绘制圆形
circle(src, center, radius, Scalar(0, 0, 255), 3, LINE_AA);
// 截取圆形区域
Rect roi = Rect(center.x - radius, center.y - radius, radius * 2, radius * 2);
Mat crop = src(roi);
// 处理截取的圆形区域
// ...
}
// 显示结果
imshow("src", src);
waitKey(0);
```
其中,Rect函数用于创建一个矩形区域,参数依次为左上角坐标(x,y)、宽度和高度。然后可以使用Mat对象的括号运算符和roi参数来截取圆形区域。最后对截取的圆形区域进行处理。
完整代码如下:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
// 读取图像
Mat src = imread("input.jpg");
if (src.empty())
{
return -1;
}
// 将图像转换为灰度图
Mat gray;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
// 对灰度图进行平滑处理
medianBlur(gray, gray, 5);
// 检测圆形
std::vector<Vec3f> circles;
HoughCircles(gray, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, gray.rows / 8, 200, 100, 0, 0);
// 绘制圆形并截取圆形区域
for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++)
{
Vec3i c = circles[i];
Point center = Point(c[0], c[1]);
int radius = c[2];
// 绘制圆形
circle(src, center, radius, Scalar(0, 0, 255), 3, LINE_AA);
// 截取圆形区域
Rect roi = Rect(center.x - radius, center.y - radius, radius * 2, radius * 2);
Mat crop = src(roi);
// 处理截取的圆形区域
// ...
}
// 显示结果
imshow("src", src);
waitKey(0);
return 0;
}
```
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