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

时间: 2024-05-23 08:10:53 浏览: 100
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hough.rar_hough_hough 参数_hough.m_houghpeaks.m

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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 ...

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 = 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。具体来说，它输入一个二值化的图像edges和一些参数：HOUGH_GRADIENT表示使用基于梯度的霍夫变换来检测圆形；1表示霍夫变换的累加器图像与输入图像的...

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

- cv2.HOUGH_GRADIENT: 表示使用Hough梯度法来检测圆 - 1: 输入图像与霍夫变换输出图像之间的比例因子 - 20: 霍夫累加器阈值，用于确定一个圆心需要多少投票才能被认为是有效的 - param1: 第一个阈值，用于Canny边缘...

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

cv2.HOUGH_GRADIENT 是霍夫变换的方法；1 是霍夫变换的累加器分辨率与图像分辨率的比值；20 是最小圆半径；param1=60 是Canny 边缘检测中较大的阈值；param2=28 是累加器阈值，仅保留高于该值的图像；minRadius=16 ...

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

- cv2.HOUGH_GRADIENT：表示使用 Hough 变换的一种方法。 - dp：累加器图像的分辨率与原始图像之比的倒数。 - minDist：检测到的圆的中心之间的最小距离。 - param1：用于边缘检测的梯度值阈值。 - param2：累加器...

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cv2.HOUGH_GRADIENT 和 cv2.HOUGH_GRADIENT_ALT 都是在OpenCV库中用于行人检测（Hough变换的一种应用）中的函数，它们主要用于通过边缘检测来识别图像中的直线特征，特别是直线段，如人体轮廓。 cv2.HOUGH_...

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

函数的第一个参数是待处理的图像，第二个参数是霍夫变换的方法，这里使用的是 cv2.HOUGH_GRADIENT，第三个参数是累加器图像的分辨率与输入图像的比例，这里设置为 2。接下来的几个参数 param1、param2、...

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)

- cv2.HOUGH_GRADIENT: 用于指定霍夫变换算法。 - 1: 表示霍夫变换过程中的累加器图像的分辨率与原图相同。 - 20: 用于指定检测到的圆的中心之间的最小距离。 - param1: 用于帮助过滤弱的边缘梯度值。 - param2: ...

修改代码：def decodeDisplay(video, flag): global m_circle gay_img = cv2.cvtColor(video, cv2.COLOR_BGRA2GRAY) img = cv2.medianBlur(gay_img, 7) # 进行中值模糊，去噪点 cimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) circles = cv2.HoughCircles(cimg, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=100, param2=50, minRadius=0, maxRadius=0) if circles is not None: m_circle = True # 关闭前处理 def manualcar_stop(signum, frame): global __isRunning print('关闭中...') __isRunning = False car.set_velocity(0, 90, 0) # 关闭所有电机 if __name__ == '__main__': global num init() start() camera = Camera.Camera() camera.camera_open(correction=True) # 开启畸变矫正,默认不开启 signal.signal(signal.SIGINT, manualcar_stop) while __isRunning: img = camera.frame if img is not None: frame = img.copy() Frame = run(frame) frame_resize = cv2.resize(Frame, (320, 240)) cv2.imshow('frame', frame_resize) key = cv2.waitKey(1) key = decodeDisplay(frame_resize, key) if key == 27: break else: time.sleep(0.01) camera.camera_close() cv2.destroyAllWindows()

1. 在decodeDisplay函数中，将cv2.Houghcircles改为cv2.HoughCircles，以匹配正确的函数名称。 2. 检查cv2.resize函数中的图像尺寸是否正确。确保目标尺寸(320, 240)与您期望的一致。 3. 在decodeDisplay...

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()

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...

import cv2 import glob import numpy as np imgs = glob.glob("maze.png") res, L, N = [], 256, 5 for i in imgs: img = cv2.imread(i) img = cv2.resize(img, (512, 512)) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(max_contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, epsilon, True) circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=15, minRadius=5, maxRadius=15) 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, 0, 255), 2) # edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: center, (width, height), angle = cv2.minAreaRect(contour) if -5 <= (width - height) <= 5 and 30 <= width <= 50: cv2.drawContours(img, [contour], -1, (0, 0, 255), 3) res.append(cv2.resize(img, (L, L))) resImg = np.zeros((L * N, L * N, 3), dtype=np.uint8) for i, img in enumerate(res): row, col = i // N, i % N x, y = col * L, row * L resImg[y:y + L, x:x + L] = img cv2.imshow("", resImg) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

1. 导入cv2、glob和numpy模块。 2. 使用glob模块获取maze.png图片的路径，将其读取并调整大小为512x512。 3. 将图片转化为灰度图，并进行二值化处理。 4. 使用cv2.findContours函数找到图像中的所有轮廓，并选择面积...

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

- cv.HOUGH_GRADIENT: 使用梯度法进行圆检测 - 300: 累加器图像的分辨率，即圆心的检测精度 - param1: 边缘检测阈值，较大的值可以过滤掉较小的边缘 - param2: 累加器阈值，较小的值可以提高圆检测的准确性 - ...

分析一下这段代码import cv2 cap = cv2.VideoCapture('d://1.avi') cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G')) font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) if not cap.isOpened(): print('Failed to open video file') exit() while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) opening = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) edges = cv2.Canny(opening, 50, 100) circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 2, minDist=100, param1=100, param2=75, minRadius=100, maxRadius=140) if circles is not None: circles = circles[0].astype(int) for circle in circles: x, y, r = circle cv2.rectangle(frame, (x-r-10, y-r-10), (x+r+10, y+r+10), (0, 255, 0), 3) cv2.circle(frame, (x, y), 6, (255, 255, 0), -1) text = f'x: {x} y: {y}' cv2.putText(frame, text, (10, 30), font, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) else: cv2.putText(frame, 'x: None y: None', (10, 30), font, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(30) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

通过cv2.HoughCircles函数对边缘图像进行霍夫圆变换，得到检测到的圆形物体的位置和半径。 如果检测到了圆形物体，则用矩形框和圆圈标记出来，并在矩形框上方显示物体的位置信息。如果未检测到圆形物体，则显示...

给出这段代码的流程图import cv2 cap = cv2.VideoCapture('d://1.avi') cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G')) font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) if not cap.isOpened(): print('Failed to open video file') exit() while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) opening = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) edges = cv2.Canny(opening, 50, 100) circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 2, minDist=100, param1=100, param2=75, minRadius=100, maxRadius=140) if circles is not None: circles = circles[0].astype(int) for circle in circles: x, y, r = circle cv2.rectangle(frame, (x-r-10, y-r-10), (x+r+10, y+r+10), (0, 255, 0), 3) cv2.circle(frame, (x, y), 6, (255, 255, 0), -1) text = f'x: {x} y: {y}' cv2.putText(frame, text, (10, 30), font, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) else: cv2.putText(frame, 'x: None y: None', (10, 30), font, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(30) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

2. 导入cv2模块 3. 打开视频文件 4. 设置视频编码格式为MJPG 5. 定义字体样式 6. 定义一个5x5的矩形结构元素 7. 如果无法打开视频文件，则输出提示信息并退出程序 8. 进入循环，读取视频文件中的每一帧 9. ...
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