hough变换检测圆opencv

可以使用OpenCV中的HoughCircles函数来检测圆形。

以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入图像
img = cv2.imread('circle.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

# 进行Hough变换检测圆形
circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 将检测到的圆形绘制到图像上
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)

# 显示图像
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，HoughCircles函数的参数含义如下：

- edges：边缘图像；
- cv2.HOUGH_GRADIENT：表示使用梯度法检测圆形；
- 1：表示检测图像的分辨率与原图相同；
- 20：表示检测到的圆形之间的最小距离；
- param1：表示Canny边缘检测器的高阈值；
- param2：表示检测圆形的阈值；
- minRadius：表示检测到的圆形的最小半径；
- maxRadius：表示检测到的圆形的最大半径。

以上仅为示例代码，实际使用中可能需要根据具体情况调整参数。