用qt写一段opencv处理霍夫圆变换的代码

时间: 2023-08-31 16:39:20 浏览: 45
### 回答1: import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 霍夫圆变换 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) # 确保发现了圆 if circles is not None: # 转换为int circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") # 循环 ### 回答2: 使用Qt编写OpenCV处理霍夫圆变换的代码如下所示: 首先,需要在.pro文件中添加OpenCV模块的引用: ``` QT += opencv ``` 然后,创建一个新的Qt项目,并在项目的.pro文件中添加上述代码。 接下来,在Qt工程的源代码文件中,可以进行如下的编写: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <QImage> #include <QDebug> QImage Mat2QImage(const cv::Mat &mat) { // 将OpenCV的Mat格式转换为Qt的QImage格式 QImage image(mat.cols, mat.rows, QImage::Format_RGB32); for (int y = 0; y < mat.rows; ++y) { for (int x = 0; x < mat.cols; ++x) { cv::Vec3b pixel = mat.at<cv::Vec3b>(y, x); image.setPixel(x, y, qRgb(pixel[2], pixel[1], pixel[0])); } } return image; } int main(int argc, char *argv[]) { // 加载图像 cv::Mat src = cv::imread("path/to/your/image.jpg"); if (src.empty()) { qDebug() << "Failed to load image"; return -1; } // 预处理,例如灰度化、模糊等操作 cv::Mat gray; cv::cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY); cv::GaussianBlur(gray, gray, cv::Size(5, 5), 2, 2); // 霍夫圆变换 std::vector<cv::Vec3f> circles; cv::HoughCircles(gray, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 100, 100, 30, 15, 100); // 在原图上标记出检测到的圆 for (size_t i = 0; i < circles.size(); ++i) { cv::Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1])); int radius = cvRound(circles[i][2]); cv::circle(src, center, radius, cv::Scalar(0, 0, 255), 3); } // 将处理后的图像显示在Qt界面上 QImage resultImg = Mat2QImage(src); // 接下来可以将resultImg显示在Qt界面上的图像控件中 return 0; } ``` 以上代码实现了使用OpenCV进行霍夫圆变换的功能,并将结果显示在Qt界面上。其中,加载图片的路径需要根据实际情况进行修改。另外,还需要在.pro文件中添加相应的OpenCV模块引用。 ### 回答3: #include <QCoreApplication> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; int main(int argc, char *argv[]) { QCoreApplication a(argc, argv); // 读取图像 Mat src = imread("image.jpg"); if (src.empty()) { qDebug() << "无法读取图像!"; return -1; } // 转为灰度图像 Mat gray; cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY); // 高斯滤波 Mat blur; GaussianBlur(gray, blur, Size(3, 3), 0, 0); // 使用Hough圆变换检测圆 std::vector<Vec3f> circles; HoughCircles(blur, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, blur.rows / 8, 100, 30, 0, 0); // 绘制检测到的圆 for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++) { Vec3f circle = circles[i]; // (x, y, r) Point center(cvRound(circle[0]), cvRound(circle[1])); int radius = cvRound(circle[2]); circle(src, center, radius, Scalar(0, 0, 255), 2); circle(src, center, 3, Scalar(0, 255, 0), -1); } // 显示结果图像 namedWindow("HoughCircles", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("HoughCircles", src); waitKey(0); return a.exec(); }

相关推荐

最新推荐

opencv3/C++实现霍夫圆/直线检测

今天小编就为大家分享一篇opencv3/C++实现霍夫圆/直线检测,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Python Opencv图像处理基本操作代码详解

主要介绍了Python Opencv图像处理基本操作代码详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

Python 在OpenCV里实现仿射变换—坐标变换效果

主要介绍了Python 在OpenCV里实现仿射变换—坐标变换效果,本文通过一个例子给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

opencv+tesseract+QT实践篇.docx

文本已经对整个环境配置完成的情况下实现,有需要配置环境的文档请看我的其他上传。

操作系统实验一报告【使用C语言/C++实现时间片轮转调度算法】

操作系统实验一报告【使用C语言/C++实现时间片轮转调度算法】

三相电压型逆变器工作原理分析.pptx

运动控制技术及应用

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

液位控制技术在换热站工程中的应用与案例分析

# 1. 引言 ### 1.1 研究背景 在工程领域中,液位控制技术作为一项重要的自动化控制技术,广泛应用于各种工业生产和设备操作中。其中,液位控制技术在换热站工程中具有重要意义和价值。本文将针对液位控制技术在换热站工程中的应用展开深入研究和分析。 ### 1.2 研究意义 换热站作为工业生产中的关键设备,其性能稳定性和安全运行对于整个生产系统至关重要。液位控制技术作为一项可以实现对液体介质在容器内的准确控制的技术,在换热站工程中可以起到至关重要的作用。因此,深入研究液位控制技术在换热站工程中的应用对于提升工程效率、降低生产成本具有重要意义。 ### 1.3 研究目的 本文旨在通过

vue this.tagsList判断是否包含某个值

你可以使用JavaScript中的`includes()`方法来判断一个数组是否包含某个值。在Vue中,你可以使用以下代码来判断`this.tagsList`数组中是否包含某个值: ```javascript if (this.tagsList.includes('某个值')) { // 数组包含该值的处理逻辑 } else { // 数组不包含该值的处理逻辑 } ``` 其中,将`某个值`替换为你要判断的值即可。

数据中心现状与趋势-201704.pdf

2 2 IDC发展驱动力 一、IDC行业发展现状 3 3 IDC发展驱动力 4 4 ü 2011年以前,全球IDC增长迅速,2012-2013年受经济影响放慢了增长速度,但从2014年开始,技术创新 驱动的智能终端、VR、人工智能、可穿戴设备、物联网以及基因测序等领域快速发展,带动数据存储规模 、计算能力以及网络流量的大幅增加,全球尤其是亚太地区云计算拉动的新一代基础设施建设进入加速期。 ü 2016 年全球 IDC 市场规模达到 451.9 亿美元,增速达 17.5%。从市场总量来看,美国和欧洲地区占据了 全球 IDC 市场规模的 50%以上。从增速来看,全球市场规模增速趋缓,亚太地区继续在各区域市场中保持 领先,其中以中国、印度和新加坡增长最快。 2010-2016年全球IDC市场规模 IDC市场现状-全球 5 5 IDC市场现状-国内 ü 中国2012、2013年IDC市场增速下滑,但仍高于全球平均增速。2014年以来,政府加强政策引导、开放 IDC牌照,同时移动互联网、视频、游戏等新兴行业发展迅速,推动IDC行业发展重返快车道。 ü 2016 年中国 IDC 市场继续保持高速增