MATLAB中Hough变换圆检测的实现方法

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hough圆检测
RAR格式 | 176KB | 更新于2024-10-21 | 172 浏览量 | 0 下载量 举报
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在MATLAB环境下实现霍夫变换（Hough Transform）检测圆是计算机视觉和图像处理中的一个重要应用。霍夫变换是一种特征提取技术，常用于检测图像中的简单几何形状，例如直线、圆和椭圆等。本文将详细介绍霍夫圆变换的原理、在MATLAB中的实现步骤以及相关的文件内容。 霍夫圆变换是基于霍夫变换原理对圆形状进行检测的一种算法。与检测直线的霍夫变换相似，检测圆的过程也涉及将图像空间转换到参数空间，通过积累投票（即累加器）的方式找出参数空间中的峰值，对应于图像空间中的圆形结构。 在MATLAB中实现霍夫圆变换需要编写代码，可能涉及到如下几个步骤： 1. 读取图像：使用MATLAB的图像读取函数读取需要处理的图像文件。 2. 预处理图像：对图像进行灰度化、滤波、边缘检测等预处理步骤，以优化后续的圆检测过程。 3. 应用霍夫变换检测圆：调用MATLAB内置函数，如`imfindcircles`，来在预处理后的图像中寻找圆形。 4. 圆检测结果可视化：将检测到的圆在原图像上进行标注，通常使用红色的圆圈来表示检测结果。 5. 结果保存：将带有标注的检测结果图像保存到文件中，或者进行其他形式的输出。 根据给出的文件名称列表，我们可以看到以下几个文件可能与上述过程相关： - `loadFile.do.htm`：这个文件可能是HTML格式的说明文档，提供了如何使用`loadFile.do`脚本的详细信息。`loadFile.do`可能是一个用于加载数据或者执行相关操作的MATLAB脚本文件。 - `***.txt`：这个文件可能是与`***`网站相关的一些文本信息，PUDN通常是中国的一个源代码下载平台，这个文本文件可能包含了从该平台获取的代码或者资源的描述。 - `CircularHough_Grd.zip`：这个压缩文件可能包含了实现霍夫圆变换的核心代码和相关资源。解压之后可能包含MATLAB脚本、函数以及必要的图像数据，这些资源可以直接用于检测图像中的圆。 - `loadFile.do_files`：这个文件夹可能包含了解压`loadFile.do.zip`后得到的所有相关文件，例如代码文件、图像样本文件、结果文件等。 在具体实施霍夫圆变换的编程过程中，开发者需要注意以下几点： - 霍夫圆变换对于噪声和边缘的响应较为敏感，因此在实际应用中，可能需要结合一些图像预处理技术，如滤波、平滑等方法来改善检测效果。 - 累加器的大小和分辨率是影响霍夫变换检测精度和速度的重要因素。如果参数空间设置的过于粗糙，可能会导致检测精度下降；而如果设置得过于精细，则会增加计算负担。 - 对于不同半径大小的圆形，霍夫变换需要分别进行多次检测，这样会进一步增加计算的复杂性。在实际应用中，可以根据具体情况采用优化策略，比如在已知大致圆半径的条件下，只检测特定范围内的圆形。 在实际工作中，通过MATLAB实现霍夫圆变换的过程不仅可以加深我们对于算法的理解，还可以提高我们处理实际图像问题的能力。通过不断尝试和优化，我们可以更加高效地在图像中准确地检测出圆形物体。

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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()

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...
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def detect_object(self): h, w, n = self.cv_image.shape # 获取原始图片尺寸 crop_norm = [[0.0, 0.7], [0.0, 0.7]] # 设定截取比例，上下：0~20%，左右0~60% h_start = int(np.floor(h * crop_norm[0][0])) h_end = int(np.ceil(h * crop_norm[0][1])) w_start = int(np.floor(w * crop_norm[1][0])) w_end = int(np.ceil(w * crop_norm[1][1])) img_tl = self.cv_image[h_start:h_end, w_start:w_end, :] # 获得交通灯所在区域图像 gray = cv2.cvtColor(img_tl, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 霍夫圆检测： circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 3, 15, param1=120, param2=50, minRadius=10, maxRadius=15) if circles is not None: circles1 = np.uint16(np.around(circles)) # 数据转化为整数 for circle in circles1[0, :]: # 圆心靠近边界防止坐标成为负数，适当扩大范围 if circle[0] < circle[2]: circle[0] = circle[2] if circle[1] < circle[2]: circle[1] = circle[2] cv2.circle(self.cv_image, (circle[0], circle[1]), 40, (0, 0, 255)) roi = self.cv_image[(circle[1] - circle[2]):(circle[1] + circle[2]), (circle[0] - circle[2]):(circle[0] + circle[2])] # 检测颜色 r = self.detectColor(roi) self.result += r帮我看着

然后，你将该区域图像转换为灰度图像，并使用cv2.HoughCircles函数进行霍夫圆检测，以找到圆形的交通灯。 在找到圆形交通灯后，你使用cv2.circle函数在原始图像中绘制一个红色的圆形标记。然后，你将圆形区域作为...
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能给一个完整的实例吗，比方说以下python代码：import cv2 import numpy as np # 加载图像 image = cv2.imread("/root/camera/test/v4l2_cap.jpg") # 查看图像中是否存在蓝色和红色 blue_pixels = np.sum(image[:, :, 0]) # 蓝色通道 red_pixels = np.sum(image[:, :, 2]) # 红色通道 colors = "0" if blue_pixels > red_pixels: color = "Blue" elif blue_pixels < red_pixels: color = "Red" else: color = "None" # 将图像转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘增强 enhanced_image = cv2.Canny(gray_image, 33, 45) # 形态学操作（腐蚀和膨胀） kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) edges1 = cv2.dilate(enhanced_image, kernel, iterations=3) # 在灰度图像中检测圆形 circles = cv2.HoughCircles(edges1, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=100, param1=66, param2=25, minRadius=90, maxRadius=185) shape="" if circles is not None: # 在原始图像上绘制检测到的圆 circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: x, y, radius = circle[0], circle[1], circle[2] if abs(x - image.shape[1] // 2) > 100: continue shape = "Circle" cv2.circle(image, (x, y), 90, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(image, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3) else: shape = "None" # 判断是否同时出现 Rectangle 和 Triangle以及颜色是否有红，绿 if color == "Red" and shape != "Circle" : result = 'r' elif color == "Blue" and shape == "Circle" : result = 'b' else: result = 'n' # 打印检测到的形状、颜色 #print(f"Color:{color}") #print(f"shape:{shape}") print(f"Result: {result}") #cv2.imshow("enhanced_image", enhanced_image) #cv2.imshow("edges1", edges1) #cv2.imshow("Image", image) #cv2.waitKey(0) #cv2.destroyAllWindows()

# 在原始图像上绘制检测到的圆 circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: x, y, radius = circle[0], circle[1], circle[2] if abs(x - image.shape[1] // 2) &gt; 100: continue ...
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