python+opencv针对圆形的霍夫变换

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：

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。

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。

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。

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。

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：

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！

Python二值图像用霍夫变换检测圆

在Python中，霍夫变换是一种用于计算机视觉的强大工具，特别是用于形状检测，如圆形。对于二值图像（灰度图像中只有黑和白两种像素值），如果你想检测其中的圆形，可以按照以下步骤进行霍夫变换：

1. **预处理图像**：首先将图像转换为二值形式，通常通过阈值分割、边缘检测等方法去除噪声并确定前景和背景。

2. **霍夫圆变换**：使用OpenCV库中的`cv2.HoughCircles()`函数，它会对图像中的直线或圆进行概率投票。你需要提供输入图像、最小和最大直径范围、投票阈值等参数。该函数会返回一组可能的圆心位置及其半径。

import cv2
import numpy as np

# 加载二值图像
binary_image = cv2.imread('binary_image.jpg', 0)

# 霍夫变换参数设置
params = cv2.HOUGH_CIRCLE.parameters()
diameter_min = 50
diameter_max = 150
circles = cv2.HoughCircles(binary_image, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=params['minDistance'],
                          param1=params['param1'], param2=params['param2'], minRadius=diameter_min,
                          maxRadius=diameter_max)

3. **结果解读**：`circles`是一个二维数组，每个元素表示一个圆的中心点和半径。你可以遍历这个数组，找出可信的圆，并用红色绘制它们在原始图像上作为检测结果。

4. **展示结果**：

if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow("Detected Circles", image)
    cv2.waitKey(0)
else:
    print("No circles detected.")