cv2.HoughCircles
时间: 2024-02-25 08:49:56 浏览: 140
Opencv2.4.9源码分析——HoughCircles.pdf
5星 · 资源好评率100%
cv2.HoughCircles是OpenCV库中的一个函数,用于在图像中进行圆形检测。该函数的返回结果与参数设置有很大的关系。下面是一个关于cv2.HoughCircles的介绍和示例代码:
1. HoughCircles说明:
cv2.HoughCircles函数的语法如下:
```python
cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, param1, param2, minRadius, maxRadius)
```
参数说明:
- image:输入的单通道灰度图像。
- method:定义检测方法,目前只支持cv2.HOUGH_GRADIENT。
- dp:累加器分辨率与图像分辨率的比值。dp越小,累加器数组越大。
- minDist:检测到的圆心之间的最小距离。
- param1:用于Canny边缘检测的高阈值。
- param2:累加器阈值,低于该阈值的圆将被忽略。
- minRadius:圆的最小半径。
- maxRadius:圆的最大半径。
2. 代码:
下面是一个使用cv2.HoughCircles函数进行圆形检测的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('coins.jpg', 0)
# 预处理图像
blur = cv2.medianBlur(image, 5)
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)
# 检测圆形
circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
# 绘制检测到的圆形
if circles is not None:
circles = np.uint16(np.around(circles))
for circle in circles[0, :]:
center = (circle[0], circle[1])
radius = circle[2]
cv2.circle(image, center, radius, (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
3. 结果:
上述代码将在图像中检测出圆形,并在原图上绘制出检测到的圆形。
阅读全文