OpenCV轮廓霍夫变换：直线与圆形检测，轻松识别图像中的几何形状

# 1. OpenCV轮廓检测概述

OpenCV轮廓检测是一种强大的图像处理技术，用于识别和提取图像中的形状和轮廓。它通过一系列图像处理步骤来实现，包括图像预处理、边缘检测和轮廓查找。轮廓检测在各种应用中至关重要，例如对象识别、缺陷检测和医学图像分析。

OpenCV提供了一系列轮廓检测函数，包括：

- `findContours()`：查找图像中的轮廓。
- `approxPolyDP()`：对轮廓进行多边形近似。
- `convexHull()`：找到轮廓的凸包。

# 2. 霍夫变换原理与应用

### 2.1 霍夫变换的数学基础

霍夫变换是一种图像处理技术，用于检测图像中的特定几何形状，例如直线和圆形。它通过将图像中的像素空间变换到参数空间来实现，从而将检测问题转化为一个峰值检测问题。

#### 2.1.1 直线霍夫变换

对于直线，霍夫变换将图像中的每个像素点变换到参数空间中的一个正弦曲线。正弦曲线的参数为直线的斜率和截距。图像中所有像素点对应的正弦曲线在参数空间中相交于一个点，该点即为图像中直线的参数。

**数学公式：**

ρ = x * cos(θ) + y * sin(θ)

其中：

* ρ：直线到原点的距离
* θ：直线与 x 轴之间的夹角
* x、y：图像中像素点的坐标

#### 2.1.2 圆形霍夫变换

对于圆形，霍夫变换将图像中的每个像素点变换到参数空间中的一个圆。圆的参数为圆心坐标 (x0, y0) 和半径 r。图像中所有像素点对应的圆在参数空间中相交于一个点，该点即为图像中圆形的参数。

**数学公式：**

(x - x0)² + (y - y0)² = r²

其中：

* x0、y0：圆心的坐标
* r：圆的半径
* x、y：图像中像素点的坐标

### 2.2 霍夫变换在图像处理中的应用

霍夫变换在图像处理中广泛应用于检测各种几何形状，包括：

#### 2.2.1 直线检测

直线检测是霍夫变换最常见的应用之一。它用于检测图像中直线段或直线边缘。

**步骤：**

1. 将图像转换为边缘图像。
2. 对于每个边缘像素，计算其对应的正弦曲线。
3. 将所有正弦曲线累加到参数空间中。
4. 在参数空间中查找局部最大值，这些最大值对应于图像中的直线。

#### 2.2.2 圆形检测

圆形检测是霍夫变换的另一个重要应用。它用于检测图像中圆形或圆形边缘。

**步骤：**

1. 将图像转换为边缘图像。
2. 对于每个边缘像素，计算其对应的圆。
3. 将所有圆累加到参数空间中。
4. 在参数空间中查找局部最大值，这些最大值对应于图像中的圆形。

# 3. OpenCV霍夫变换实现

### 3.1 直线霍夫变换

#### 3.1.1 HoughLines()函数详解

OpenCV提供了`HoughLines()`函数用于执行直线霍夫变换。该函数接收以下参数：

- `image`：输入二值图像，其中非零像素表示直线。
- `lines`：输出向量，用于存储检测到的直线。每条直线用两个浮点数表示：`rho`和`theta`。
- `rho`：距离原点的距离，单位为像素。
- `theta`：直线的角度，以弧度表示。
- `threshold`：检测直线所需的最小投票数。
- `srn`：累加器空间中`rho`方向上的步长。
- `stn`：累加器空间中`theta`方向上的步长。

#### 3.1.2 直线检测示例

import cv2
import