对一张图片霍夫圆检测qt-opencv

在Qt中使用OpenCV库实现霍夫圆检测的步骤如下：

1.在Qt项目中添加OpenCV库，可以通过Qt Creator的“添加库”功能或手动添加库文件实现。

2.在Qt项目中添加图片读取功能，OpenCV库支持多种图片格式，可以使用cv::imread()函数读取图片。

3.在Qt项目中添加霍夫圆检测功能，可以使用cv::HoughCircles()函数实现，该函数需要传入原始图片、检测到的圆的输出参数、霍夫圆检测算法的参数等。

4.在Qt项目中实现圆的绘制功能，可以使用Qt自带的绘图功能，也可以使用OpenCV库中的cv::circle()函数。

下面是一个简单的示例代码：

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

cv::Mat qimageToMat(QImage image)
{
    return cv::Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC4, image.bits(), image.bytesPerLine()).clone();
}

QImage matToQImage(cv::Mat image)
{
    QImage qimage(image.data, image.cols, image.rows, image.step, QImage::Format_RGB888);
    return qimage.rgbSwapped();
}

void houghCircleDetection(QImage image)
{
    cv::Mat matImage = qimageToMat(image);
    cv::Mat grayImage;
    cv::cvtColor(matImage, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    cv::GaussianBlur(grayImage, grayImage, cv::Size(9, 9), 2, 2);

    std::vector<cv::Vec3f> circles;
    cv::HoughCircles(grayImage, circles, cv::HOUGH_GRADIENT, 1, grayImage.rows/8, 200, 100);

    for(size_t i = 0; i < circles.size(); i++)
    {
        cv::Vec3i circle = circles[i];
        cv::circle(matImage, cv::Point(circle[0], circle[1]), circle[2], cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
    }

    QImage resultImage = matToQImage(matImage);
    // 显示或保存结果
}

在这个示例中，我们首先将QImage类型的图片转换成cv::Mat类型的图片。然后，我们将图片转换成灰度图，并进行高斯模糊处理，以便更好地检测圆。

接着，我们调用cv::HoughCircles()函数进行霍夫圆检测，并将圆的位置和半径保存在std::vector<cv::Vec3f>类型的变量circles中。

最后，我们在原始图片上绘制圆，并将结果转换成QImage类型的图片保存或显示。