引用 public static (Point2d center, double radius) FindCircleCenter(Mat image, int minRadius, int maxRadius, Point centerPoint, double startAngle, double endAngle, int caliperCount, int caliperWidth, int caliperLength, bool findFromInside, bool findFromBlackToWhite, double cannyThreshold1, double cannyThreshold2) {

时间: 2024-01-06 19:03:26 浏览: 38
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2D或3D的蛮力圆/球填充-JavaScript开发

这是一个 C# 的函数声明。函数名为 FindCircleCenter，接受的参数包括一个 Mat 类型的图像、最小半径和最大半径、中心点坐标、起始角度和结束角度、卡尺数量、卡尺宽度、卡尺长度、查找方向、从黑到白还是从白到黑、Canny 边缘检测的两个阈值。函数返回一个包含圆心坐标和半径的元组。这个函数的作用是在给定的图像中寻找一个圆的位置和大小。
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C++OpenCV3源代码HoughCircles函数用法

void HoughCircles(InputArray image, OutputArray circles, int method, double dp, double minDist, double param1 = 100, double param2 = 100, int minRadius = 0, int maxRadius = 0); - **参数解释**： ...
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opencv之霍夫圆变换实例下载

其中，cv2.HOUGH_GRADIENT是使用的霍夫变换方法，param1和param2是算法内部的参数，用于控制检测的灵敏度和圆的精度，minRadius和maxRadius定义了搜索的圆的半径范围。 在实际应用中，我们还需要考虑图像...

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('2.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, param1=100, param2=30, minRadius=5, maxRadius=300) circle = circles[0][0] center = (int(circle[0]), int(circle[1])) radius = int(circle[2]) angle = np.pi / 4 # 45度 point_on_circle = (int(center[0] + radius * np.cos(angle)), int(center[1] + radius * np.sin(angle))) print('圆心坐标:',center) print('圆上一点坐标',int(center[0] + radius * np.cos(angle)) ,int(center[1] + radius * np.sin(angle))) cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(img, center, 2, (0, 0, 255), 3) cv2.circle(img, point_on_circle, 2, (0, 0, 255), 3) cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()请修改上述代码。可以在qt界面中显示

point_on_circle = (int(center[0] + radius * np.cos(angle)), int(center[1] + radius * np.sin(angle))) # 在图像中绘制圆和点 cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(img, center, 2...

circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param2=27, minRadius=50, maxRadius=80)

这段代码使用OpenCV的函数cv2.HoughCircles()来检测图像中的圆形。...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）。

img4 = cv.HoughCircles(img1,cv.HOUGH_GRADIENT,300,param1=200,param2=50,minRadius=50,maxRadius=80)

这段代码使用了OpenCV中的HoughCircles函数来进行圆检测。...- minRadius: 圆的最小半径 - maxRadius: 圆的最大半径 函数返回一个包含检测到的圆的信息的数组img4。每个圆由三个值表示：圆心的x坐标、y坐标以及半径。

circles = cv2.HoughCircles(blur, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=100)

这是一个使用OpenCV库中的HoughCircles函数来检测图像中的圆的代码。...- minRadius: 圆的最小半径 - maxRadius: 圆的最大半径 函数返回一个包含检测到的圆的三维数组，数组的每一行包含圆的(x, y)坐标和半径。

circles = cV2.HoughCircles(closing, cv2.HOUGH_GRADIENT, 2, 120, param1=120, param2=50, minRadius=10, maxRadius=0)

接下来的几个参数 param1、param2、minRadius 和 maxRadius 分别是霍夫圆变换的阈值参数和最小/最大半径限制。最终结果赋值给了 circles 变量，表示检测到的圆形目标的坐标和半径信息。

解释circles =cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=60, param2=28, minRadius=16, maxRadius=30)

这是一个利用霍夫变换在灰度图像中检测圆的函数。其中 gray 是输入的灰度图像；cv2.HOUGH_GRADIENT 是霍夫变换的方法；1 是霍夫变换的累加器...minRadius=16 和 maxRadius=30 分别是检测到的圆的最小半径和最大半径。

circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50, param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=100)

- 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。...

解释一下这个函数circles = cv2.HoughCircles(thresh,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=30,minRadius=0.1,maxRadius=100)

这个函数是OpenCV中实现霍夫圆变换...- minRadius: 用于指定需要检测的圆的最小半径。 - maxRadius: 用于指定需要检测的圆的最大半径。 这个函数的返回值是一个3维的numpy数组，包含检测到的圆的圆心坐标和半径大小。

解释circles =cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=60, param2=28, minRadius=16, maxRadius=30)，并细说circles具体组成

这段代码是使用OpenCV库中的HoughCircles...- minRadius=16：表示圆的最小半径 - maxRadius=30：表示圆的最大半径 circles是一个由检测到的圆的信息组成的Numpy数组，每一个圆由三个元素组成：圆心坐标x、y和半径r。

for i, image_path in enumerate(img_paths): imgcolor = cv2.imread(image_path) imggray = cv2.imread(image_path,0) imggray = cv2.medianBlur(imggray,5) circles = cv2.HoughCircles(imggray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,300,param1=50,param2=30,minRadius=100,maxRadius=int(textavalue)) circles = cv2.HoughCircles(imggray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,300,param1=50,param2=30,minRadius=3,maxRadius=int(textavalue)) circles = np.uint16(np.around(circles)) for i in circles[0,:]: cv2.circle(imgcolor,(i[0],i[1]),i[2],(0,0,255),12) cv2.circle(imgcolor,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),12) cv2.imwrite( "zjm" + str(i) + ".jpg", imgcolor) img = cv2.imrea ("zjm"+str(i) + ".jpg") img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = Image.fromarray(img) # 将数组转为图片 image = img.resize((150, 240)) photo = ImageTk.PhotoImage(image)

circles = cv2.HoughCircles(imggray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,300,param1=50,param2=30,minRadius=100,maxRadius=int(textavalue)) if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles)) for i in ...

circles = cv.HoughCircles(gray,cv.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0) circles = np.uint16(np.around(circles))　　#around对数据四舍五入，为整数

- minRadius=0：预期圆的最小半径。 - maxRadius=0：预期圆的最大半径。 该函数返回检测到的圆形的信息，并将其存储在 circles 变量中。然后通过 np.uint16(np.around(circles)) 将检测到的圆形的坐标和...

circles = cv2.HoughCircles(gray_img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, minDist=50, param1=50, param2=18, minRadius=10, maxRadius=20)出现报错loop of ufunc does not support argument 0 of type NoneType which has no callable rint method

这个报错的意思是你传递给 cv2.HoughCircles() 函数的 gray_img 参数是 NoneType 类型，而这个类型没有可调用的rint()方法。因此，你需要检查一下 gray_img 变量的值，确保它是一个有效的图像对象。...

File"/home/pi/Desktop/blue .py"line 386，in <module>key = decodeDisplay(frame_resize, key)File "/home/pi/Desktop/blue.py", line 358, in decodeDisplaycircles = cv2.Houghcircles(cimg, CV2.HOUGH_GRADIENT, 1,50, param1=100, parm2-50，minRadius=0,maxRadius=o)cv2.error: Opency(4.5.1) ../modules/imgproc/src/hough.cpp:2253: error: (-215:As:ertion failed) !_image.empty() &8 _imagetype() == CV_8UC1 && (-image.isMat() 1image .isUMat)) in function 'Houghcircles!

根据您提供的错误信息，看起来有两个问题导致了错误： 1. 在第386行的代码中，似乎有某种解码操作。请确保您的解码函数和相关参数正确，并且文件路径正确。 2. 在第358行的代码中，出现了一个OpenCV的错误。...

def detect_object(self): h, w, n = self.cv_image.shape # 获取原始图片尺寸 crop_norm = [[0.0, 0.7], [0.0, 0.7]] # 设定截取比例，上下：0~20%，左右0~60% h_start = int(np.floor(h * crop_norm[0][0])) h_end = int(np.ceil(h * crop_norm[0][1])) w_start = int(np.floor(w * crop_norm[1][0])) w_end = int(np.ceil(w * crop_norm[1][1])) img_tl = self.cv_image[h_start:h_end, w_start:w_end, :] # 获得交通灯所在区域图像 gray = cv2.cvtColor(img_tl, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 霍夫圆检测： circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 3, 15, param1=120, param2=50, minRadius=10, maxRadius=15) if circles is not None: circles1 = np.uint16(np.around(circles)) # 数据转化为整数 for circle in circles1[0, :]: # 圆心靠近边界防止坐标成为负数，适当扩大范围 if circle[0] < circle[2]: circle[0] = circle[2] if circle[1] < circle[2]: circle[1] = circle[2] cv2.circle(self.cv_image, (circle[0], circle[1]), 40, (0, 0, 255)) roi = self.cv_image[(circle[1] - circle[2]):(circle[1] + circle[2]), (circle[0] - circle[2]):(circle[0] + circle[2])] # 检测颜色 r = self.detectColor(roi) self.result += r帮我看着

根据你的代码，你正在对一个图像进行交通灯检测。首先，你从原始图像中截取出交通灯所在的区域图像。然后，你将该区域图像转换为灰度图像，并使用cv2.HoughCircles函数进行霍夫圆检测，以找到圆形的交通灯。...

修改此代码使其可重复运行import pygame import sys from pygame.locals import * from robomaster import * import cv2 import numpy as np focal_length = 750 # 焦距 known_radius = 2 # 已知球的半径 def calculate_distance(focal_length, known_radius, perceived_radius): distance = (known_radius * focal_length) / perceived_radius return distance def show_video(ep_robot, screen): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换图像格式，转换为pygame的surface对象 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.transpose(img) # 行列互换 img = pygame.surfarray.make_surface(img) screen.blit(img, (0, 0)) # 绘制图像 def detect_white_circle(ep_robot): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 进行中值滤波处理 gray = cv2.medianBlur(gray, 5) 检测圆形轮廓 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=160, param2=40, minRadius=5, maxRadius=60) if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: center = (circle[0], circle[1]) known_radius = circle 在图像上绘制圆形轮廓 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) 显示图像 distance = calculate_distance(focal_length, known_radius, known_radius) 在图像上绘制圆和距离 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) cv2.putText(img, f"Distance: {distance:.2f} cm", (center[0] - known_radius, center[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("White Circle Detection", img) cv2.waitKey(1) def main(): pygame.init() screen_size = width, height = 1280, 720 screen = pygame.display.set_mode(screen_size) ep_robot = robot.Robot() ep_robot.initialize(conn_type='ap') version = ep_robot.get_version() print("Robot version: {0}".format(version)) ep_robot.camera.start_video_stream(display=False) pygame.time.wait(100) clock = pygame.time.Clock() while True: clock.tick(5) # 将帧数设置为25帧 for event in pygame.event.get(): if event.type == QUIT: ep_robot.close() pygame.quit() sys.exit() show_video(ep_robot, screen) detect_white_circle(ep_robot) if name == 'main': main()

修改后的代码如下所示： ... circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=160, param2=40, minRadius=5, maxRadius=60) if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles

能给一个完整的实例吗，比方说以下python代码：import cv2 import numpy as np # 加载图像 image = cv2.imread("/root/camera/test/v4l2_cap.jpg") # 查看图像中是否存在蓝色和红色 blue_pixels = np.sum(image[:, :, 0]) # 蓝色通道 red_pixels = np.sum(image[:, :, 2]) # 红色通道 colors = "0" if blue_pixels > red_pixels: color = "Blue" elif blue_pixels < red_pixels: color = "Red" else: color = "None" # 将图像转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘增强 enhanced_image = cv2.Canny(gray_image, 33, 45) # 形态学操作（腐蚀和膨胀） kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) edges1 = cv2.dilate(enhanced_image, kernel, iterations=3) # 在灰度图像中检测圆形 circles = cv2.HoughCircles(edges1, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=100, param1=66, param2=25, minRadius=90, maxRadius=185) shape="" if circles is not None: # 在原始图像上绘制检测到的圆 circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: x, y, radius = circle[0], circle[1], circle[2] if abs(x - image.shape[1] // 2) > 100: continue shape = "Circle" cv2.circle(image, (x, y), 90, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(image, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3) else: shape = "None" # 判断是否同时出现 Rectangle 和 Triangle以及颜色是否有红，绿 if color == "Red" and shape != "Circle" : result = 'r' elif color == "Blue" and shape == "Circle" : result = 'b' else: result = 'n' # 打印检测到的形状、颜色 #print(f"Color:{color}") #print(f"shape:{shape}") print(f"Result: {result}") #cv2.imshow("enhanced_image", enhanced_image) #cv2.imshow("edges1", edges1) #cv2.imshow("Image", image) #cv2.waitKey(0) #cv2.destroyAllWindows()

double param1, double param2, int minRadius, int maxRadius) void cvCircle(void* img, void* center, int radius, void* color, int thickness) def detect_shape_and_color(): cdef np.ndarray[np.uint8_t,...
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