高精度拟合圆算法代码 opencv以及C++

以下是使用OpenCV和C++实现高精度拟合圆的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("circle_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    
    // 阈值化处理
    cv::Mat binaryImage;
    cv::threshold(image, binaryImage, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);
    
    // 检测圆
    std::vector<cv::Vec3f> circles;
    cv::HoughCircles(binaryImage, circles, cv::HOUGH_GRADIENT, 1, binaryImage.rows / 8, 200, 50, 0, 0);
    
    // 绘制圆
    cv::Mat resultImage;
    cv::cvtColor(image, resultImage, cv::COLOR_GRAY2BGR);
    
    for (const auto& circle : circles) {
        cv::Point center(cvRound(circle[0]), cvRound(circle[1]));
        int radius = cvRound(circle[2]);
        
        // 绘制圆心
        cv::circle(resultImage, center, 3, cv::Scalar(0, 255, 0), -1);
        
        // 绘制圆轮廓
        cv::circle(resultImage, center, radius, cv::Scalar(0, 0, 255), 1);
    }
    
    // 显示结果
    cv::imshow("Result", resultImage);
    cv::waitKey(0);
    
    return 0;
}

在这个示例中，我们首先读取一张灰度图像，并对其进行阈值化处理，得到二值图像。然后使用`HoughCircles`函数检测图像中的圆，其中参数`dp`为累积器分辨率与图像分辨率的比值，`minDist`为圆心之间的最小距离，`param1`为Canny边缘检测的高阈值，`param2`为圆心检测的累加器阈值。最后，使用OpenCV的绘制函数将检测到的圆绘制在原图像上，并显示结果。

请注意，实际应用中可能需要根据具体情况调整参数和进行适当的预处理，以获得更好的拟合效果。