circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param2=27, minRadius=50, maxRadius=80)
时间: 2024-03-30 21:34:06 浏览: 28
这段代码使用OpenCV的函数cv2.HoughCircles()来检测图像中的圆形。具体来说,它输入一个二值化的图像edges和一些参数:HOUGH_GRADIENT表示使用基于梯度的霍夫变换来检测圆形;1表示霍夫变换的累加器图像与输入图像的比例尺寸相同;50表示两个圆之间的最小距离;param2表示Canny边缘检测器的阈值;minRadius和maxRadius分别表示圆的最小半径和最大半径。然后,它返回检测到的圆形的参数列表circles(每个圆由三个浮点数表示:圆心坐标和半径)。
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circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50, param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=100)
你好!根据你提供的代码,这是在使用 OpenCV 库中的 HoughCircles 函数来进行圆检测。该函数用于在图像中检测圆的存在。
参数解释如下:
- edges:经过边缘检测后的图像,通常是使用 Canny 算法得到的。
- cv2.HOUGH_GRADIENT:表示使用 Hough 变换的一种方法。
- dp:累加器图像的分辨率与原始图像之比的倒数。
- minDist:检测到的圆的中心之间的最小距离。
- param1:用于边缘检测的梯度值阈值。
- param2:累加器阈值,低于该阈值的圆将被忽略。
- minRadius:圆的最小半径。
- maxRadius:圆的最大半径。
这个函数将返回一个包含检测到的圆的数组。每个圆由其中心坐标和半径表示。
请注意,使用 HoughCircles 函数之前,需要确保已经对图像进行了边缘检测。你可以使用 Canny 函数来实现这一步骤。
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import cv2 import glob import numpy as np imgs = glob.glob("maze.png") res, L, N = [], 256, 5 for i in imgs: img = cv2.imread(i) img = cv2.resize(img, (512, 512)) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(max_contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, epsilon, True) circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=15, minRadius=5, maxRadius=15) 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, 0, 255), 2) # edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: center, (width, height), angle = cv2.minAreaRect(contour) if -5 <= (width - height) <= 5 and 30 <= width <= 50: cv2.drawContours(img, [contour], -1, (0, 0, 255), 3) res.append(cv2.resize(img, (L, L))) resImg = np.zeros((L * N, L * N, 3), dtype=np.uint8) for i, img in enumerate(res): row, col = i // N, i % N x, y = col * L, row * L resImg[y:y + L, x:x + L] = img cv2.imshow("", resImg) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()帮我加上详细注释
好的,以下是添加了详细注释的代码:
```python
import cv2
import glob
import numpy as np
# 获取所有maze.png图片的路径
imgs = glob.glob("maze.png")
# 定义每个小图像的尺寸和每行、每列的小图像数量
res, L, N = [], 256, 5
for i in imgs:
# 读取图片并调整大小
img = cv2.imread(i)
img = cv2.resize(img, (512, 512))
# 将图片转化为灰度图,并进行二值化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
# 找到图像中的所有轮廓,并选择面积最大的轮廓进行逼近处理
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(max_contour, True)
approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, epsilon, True)
# 检测图像中的圆形,并在圆形周围画出红色圆圈
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=15, minRadius=5, maxRadius=15)
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, 0, 255), 2)
# 进行边缘检测,并再次找到图像中的所有轮廓
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
center, (width, height), angle = cv2.minAreaRect(contour)
# 判断最小外接矩形的长宽比是否在一定范围内,如果满足条件,则在轮廓周围画出红色矩形
if -5 <= (width - height) <= 5 and 30 <= width <= 50:
cv2.drawContours(img, [contour], -1, (0, 0, 255), 3)
# 将处理后的图片添加进一个列表中
res.append(cv2.resize(img, (L, L)))
# 将所有图片通过numpy模块拼接成一个大图展示
resImg = np.zeros((L * N, L * N, 3), dtype=np.uint8)
for i, img in enumerate(res):
row, col = i // N, i % N
x, y = col * L, row * L
resImg[y:y + L, x:x + L] = img
cv2.imshow("", resImg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
希望这份注释对您有所帮助!