霍夫变换检测椭圆的代码python
时间: 2024-01-11 08:03:53 浏览: 30
以下是使用Python进行霍夫变换检测椭圆的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('ellipse.jpg', 0)
# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
# 进行霍夫变换检测椭圆
ellipses = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
# 绘制检测到的椭圆
if ellipses is not None:
ellipses = np.uint16(np.around(ellipses))
for ellipse in ellipses[0, :]:
cv2.ellipse(image, (ellipse[0], ellipse[1]), (ellipse[2], ellipse[3]), ellipse[4], 0, 360, (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('Detected Ellipses', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
请注意,上述代码假设您已经安装了OpenCV库,并且将图像命名为"ellipse.jpg"。您可以根据自己的需求修改图像路径和参数。
相关问题
python霍夫变换检测椭圆
霍夫变换可以用于检测椭圆,具体步骤如下:
1. 预处理图片,将其转换为灰度图像,并使用高斯滤波器平滑图像以降低噪声。
2. 使用Canny边缘检测算法检测图像中的边缘。
3. 使用霍夫变换检测椭圆。在霍夫空间中,椭圆可以表示为五个参数:中心点坐标、长轴和短轴长度、以及椭圆旋转角度。对于每个边缘像素,可以在霍夫空间中计算其可能对应的椭圆参数,并统计相同参数的点数。最终,通过寻找霍夫空间中具有最大投票数的参数,确定椭圆的位置和大小。
4. 在原始图像上绘制检测到的椭圆。
下面是一段 Python 代码演示如何使用霍夫变换检测椭圆:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('ellipse.png')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 平滑图像
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 使用霍夫变换检测椭圆
ellipses = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
# 在原始图像上绘制检测到的椭圆
if ellipses is not None:
ellipses = np.round(ellipses[0, :]).astype(int)
for (x, y, r) in ellipses:
cv2.ellipse(img, (x, y), (r, r), 0, 0, 360, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,param1和param2是HoughCircles函数的参数,用于控制霍夫变换的灵敏度和准确度。minRadius和maxRadius是允许的椭圆半径范围。在实际应用中,这些参数需要根据具体情况进行调整。
霍夫变换python代码检测椭圆
霍夫变换可以用于检测椭圆的边缘,以下是一个基于OpenCV库的Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('ellipse.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 霍夫椭圆检测
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
# 绘制椭圆
if circles is not None:
circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
for (x, y, r) in circles:
cv2.ellipse(img, (x, y), (r, r), 0, 0, 360, (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow("detected circles", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,cv2.HoughCircles()函数用于进行霍夫变换,参数解释如下:
- gray:输入图像,必须为灰度图像
- cv2.HOUGH_GRADIENT:霍夫变换的方法,一般使用该方法
- 1:表示检测器的分辨率与图像分辨率之比的倒数
- 20:表示检测到圆心的最小距离,如果两个圆心之间的距离小于该值,则认为是同一个圆
- param1:用于Canny边缘检测的高阈值
- param2:表示检测到圆的阈值,值越小则检测到的圆越多
- minRadius:表示检测到的圆的最小半径
- maxRadius:表示检测到的圆的最大半径
在代码中,如果检测到椭圆,则绘制出来并显示。