python+opencv针对圆形的霍夫变换
时间: 2023-10-26 14:08:43 浏览: 75
好的,针对圆形的霍夫变换可以使用OpenCV中的HoughCircles函数。该函数需要传入的参数包括输入图像、检测方法、累加器分辨率、最小距离、Canny边缘检测的高低阈值、最小半径和最大半径等。下面是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
img = cv2.imread('circle.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
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 = circles[0]
for circle in circles:
x, y, r = circle.astype(int)
cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,输入图像为灰度图像,通过中值滤波进行降噪处理。HoughCircles函数中的参数可以根据实际情况进行调整。
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python opencv 识别圆角矩形_详解利用python+opencv识别图片中的圆形(霍夫变换)
好的,我了解了你的问题。关于利用 Python + OpenCV 识别图片中的圆形(霍夫变换),我可以给你一些详细的解释和代码示例。
首先,我们需要导入 OpenCV 库和 NumPy 库。这里需要注意的是,需要安装正确的 OpenCV 版本,否则可能会出现一些问题。
```python
import cv2
import numpy as np
```
接下来,我们需要读取图片并将其转换为灰度图像。然后,我们可以对灰度图像进行高斯模糊处理,以减少噪声。这里的高斯核大小可以根据实际情况进行调整。
```python
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
```
接着,我们可以使用霍夫变换检测圆形。这里需要注意的是,需要设置最小半径和最大半径的范围,以及检测圆形的参数阈值。这些参数的设置也需要根据实际情况进行调整。
```python
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, param1=100, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
```
最后,我们可以将检测到的圆形标记出来,并显示图片。
```python
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)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
```
完整代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, param1=100, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
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)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
```
希望这个代码示例能对你有所帮助!
圆形霍夫变换(CHT)pyhthon
在Python中,可以使用OpenCV库来实现圆形霍夫变换(Circular Hough Transform)。下面是一个简单的示例代码:
```pythonimport cv2import numpy as np#读取图像image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 霍夫变换检测圆形circles = cv2.HoughCircles(image, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=20, 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)
# 显示图像cv2.imshow('Detected Circles', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,首先使用`cv2.imread()`函数读取输入图像,将其转换为灰度图像。然后,使用`cv2.HoughCircles()`函数进行圆形霍夫变换的检测。函数的参数`dp`表示累加器分辨率与图像分辨率的比值,`minDist`表示圆心之间的最小距离,`param1`和`param2`是阈值参数,用于筛选圆形。最后,使用`cv2.circle()`函数绘制检测到的圆形,并使用`cv2.imshow()`函数显示结果。
需要注意的是,为了使用OpenCV的霍夫变换函数,需要安装OpenCV库并导入相应的模块。