Halcon hough_cirle

Halcon中的hough_circle函数是用于检测圆形的Hough变换算法。它可以找到输入图像中的圆形，并返回它们的位置和半径。

以下是hough_circle函数的基本用法：

HoughCircle(Image : Regions : Row, Column, Radius, Score : NumCircles, RadiusMin, RadiusMax, MinScore, MaxNum)

其中，Image是输入图像，Regions是输出的圆形区域，Row、Column和Radius是输出的圆形的中心坐标和半径，Score是输出的圆形的得分，NumCircles是检测到的圆形的数量，RadiusMin和RadiusMax是要检测的圆形的最小和最大半径，MinScore是要求的最小得分，MaxNum是最大检测数量。

例如，以下代码段演示了如何使用hough_circle函数检测图像中的圆形：

read_image(Image, "circle.jpg")
threshold(Image, BinaryImage, 128, 255)
hough_circle(BinaryImage, CircleRegions, CircleRows, CircleColumns, CircleRadii, CircleScores, 5, 50, 0.5, 10)
count_obj(CircleRegions, NumCircles)

这段代码将读取名为“circle.jpg”的图像，将其转换为二值图像，然后使用hough_circle函数检测图像中的圆形。它将返回圆形的区域、中心坐标、半径和得分，并计算检测到的圆形的数量。