CircleSegment[] cs = Cv2.HoughCircles(m2, HOUGH_GRADIENT, 1, 80, 70, 30, 10, 60);第二个参数怎么写

第二个参数是Hough变换的方法，它有两种选择：CV_HOUGH_STANDARD和CV_HOUGH_GRADIENT。在OpenCV 3.0版本及之后的版本中，它们的名称被改为HOUGH_STANDARD和HOUGH_GRADIENT。因此，你需要使用HOUGH_GRADIENT来替代CV_HOUGH_GRADIENT。在你的代码中，第二个参数应该这样写：HOUGH_GRADIENT。

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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。如果它是一个 NoneType 对象，那么你需要重新加载图像并将其传递给 cv2.HoughCircles() 函数。

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)

这段代码是对图片进行圆检测，并将检测后的图片保存，并读取它们。如果你想修改这段代码，使它能够对文件夹中所有的图片进行圆检测，并将检测后的图片都显示出来，可以按照下面的方式修改：

import os
import cv2
from PIL import Image, ImageTk
import tkinter as tk

image_path = "path/to/your/image/folder"

img_paths = [os.path.join(image_path, f) for f in os.listdir(image_path) if f.endswith(".jpg") or f.endswith(".webp")]

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))
    if circles is not None:
        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)

root = tk.Tk()
root.title("圆检测图片展示")

for i, image_path in enumerate(img_paths):
    img = cv2.imread("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)
    label = tk.Label(image=photo)
    label.image = photo
    label.grid(row=i//3, column=i%3)

root.mainloop()

修改后的代码会对文件夹中所有的 `.jpg` 和 `.webp` 图片进行圆检测，并将检测后的图片保存为 `zjm0.jpg`, `zjm1.jpg` 等等。然后，程序会将所有的图片都显示在一个窗口中，每行显示 3 张图片。你可以根据需要修改图片的大小和每行显示的图片数量。