霍夫圆检测，检测同一张图包含多个圆，误差分析python代码

霍夫圆检测是一种常用的圆形检测算法，可以检测同一张图中的多个圆。误差分析可以通过计算检测到的圆和真实圆之间的距离来进行。

下面是一个使用OpenCV库实现霍夫圆检测和误差分析的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 霍夫圆检测
circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 绘制检测到的圆
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, 255, 0), 2)

# 计算误差
if circles is not None:
    for (x, y, r) in circles:
        # 计算圆心到图像中心的距离
        distance = np.sqrt((x - img.shape[1]/2)**2 + (y - img.shape[0]/2)**2)
        print('误差：', distance - r)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，首先读取图像，然后使用`cv2.HoughCircles()`函数进行霍夫圆检测，检测参数包括图像、检测方法、圆心之间的最小距离、Canny边缘检测的高阈值、累加器的阈值等。如果检测到了圆，就绘制圆，计算误差并输出。最后显示图像。

需要注意的是，误差计算的方法可以根据具体需求进行调整，例如可以使用欧氏距离或者其他距离度量方法。