houghcircles 圆检测 累加器

HoughCircles是一种圆检测算法，它利用圆的特殊形状来进行检测。HoughCircles算法中的累加器是一个二维数组，它用于记录圆心的位置和半径。算法通过遍历图像中的所有像素，并将每个像素与所有可能的圆心位置进行比较，找到具有最大投票数的圆心和半径。投票数表示通过圆心和半径计算得出的圆所包含的像素数量。在进行圆检测时，累加器是关键的数据结构，因为它存储了所有可能的圆心和半径组合的信息，从而使算法能够有效地检测圆形区域。

相关问题

Opencv-python霍夫曼圆检测

OpenCV中提供了霍夫圆检测的函数cv2.HoughCircles()来进行圆形检测。该函数的参数包括图像、检测方法、累加器分辨率与图像分辨率的反比、不同圆心之间的最小距离、传递给Canny边缘检测算子的高阈值、检测阶段圆心的累加阈值、最小半径和最大半径。[3]

你可以使用该函数来检测图像中的圆形，并返回检测到的圆的信息。在代码中，你需要先将图像转换为灰度图像，然后使用Canny边缘检测算子进行边缘检测。接下来，使用cv2.HoughCircles()函数进行圆形检测，并将检测到的圆绘制在图像上。最后，显示结果图像。[2]

请注意，霍夫圆检测对于圆形的形状和大小比较敏感，因此在使用时需要根据具体情况调整参数以获得最佳结果。

使用python实现Hough圆检测

Hough圆检测是一种经典的图像处理算法，可以检测图像中的圆形。

下面是使用Python和OpenCV库实现Hough圆检测的代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('circle.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 高斯滤波
img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

# 进行霍夫圆变换
circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 将检测到的圆心坐标和半径转化为整数
circles = np.uint16(np.around(circles))

# 在原图上画出圆
for i in circles[0, :]:
    # 画圆心
    cv2.circle(img, (i[0], i[1]), 2, (0, 255, 0), 3)
    # 画圆
    cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 0, 255), 2)

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

在这里，我们首先读取了一张图片（这里使用的是灰度图），然后进行了高斯滤波和边缘检测。接下来，我们使用OpenCV的`HoughCircles`函数进行圆检测。需要传入的参数包括边缘图像、圆检测方法、圆心距离分辨率、最小圆半径、Canny边缘检测上阈值、圆心累加器阈值等。最后，我们将检测到的圆心和半径转化为整数，并在原图上画出圆。

需要注意的是，在实际应用中，参数的选择对于检测结果的影响非常大，需要根据具体情况进行调整。