OpenCV半小时掌握基本操作之圆圈检测 OpenCV半小时掌握基本操作之圆

概述
霍夫圆变换
代码实现
例一
例二

【OpenCV】??高手勿入! 半小时学会基本操作 ?? 圆圈检测

概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界.

霍夫圆变换霍夫圆变换 (Hough Circle Transform) 的原理和霍夫直线变换类似. 对于一条直线, 我们可以用参数 (r, θ) 表示, 对于圆我们需要三个参数 (x, y, r), 分别代表三个参数 x 圆心, y 圆心, r, 半径.

文章图片

代码实现因为霍夫圆检测对噪声比较敏感, 所以首先要对图像做中值滤波.

文章图片

基于效率考虑, Opencv 中实现的霍夫变换圆检测是基于图像梯度实现, 分为两步:
检测变换, 发现可能的圆心基于第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径大小
格式:

cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, circles=None, param1=None, param2=None, minRadius=None, maxRadius=None)

参数:
image: 输入图像
method: 判别方法, 只有 HOUGH_GRADIENT (计算梯度) 一个方法
dp: 累计阈值
【OpenCV半小时掌握基本操作之圆圈检测】minDist: 间距, 小于间距判断成一个圆
param1: Canny 边缘检测的最大阈值
param2: 在检测阶段圆心累加器阈值, 是否为圆形

例一

import numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as plt# 读取图片image = cv2.imread("map.jpg")image_copy = image.copy()# 均值迁移滤波filter = cv2.pyrMeanShiftFiltering(image, 10, 100)# 转换成灰度图filter_gray = cv2.cvtColor(filter, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 霍夫曼圆圈检测circles = cv2.HoughCircles(filter_gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=100, minRadius=0, maxRadius=0)circles = np.uint16(np.around(circles))# 遍历for circle in circles[0, :]:cv2.circle(image_copy, (circle[0], circle[1]), circle[2], (0, 0, 255), 2)cv2.circle(image_copy, (circle[0], circle[1]), 2, (255, 0, 0), 2)# 图片展示f, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 12))# 子图ax[0, 0].imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))ax[0, 1].imshow(cv2.cvtColor(filter, cv2.COLOR_BGR2RGB))ax[1, 0].imshow(filter_gray, "gray")ax[1, 1].imshow(cv2.cvtColor(image_copy, cv2.COLOR_BGR2RGB))# 标题ax[0, 0].set_title("original")ax[0, 1].set_title("image filter")ax[1, 0].set_title("image gray")ax[1, 1].set_title("image circle")plt.show()# 保存结果cv2.imwrite("map_result.jpg", image_copy)

输出结果:

文章图片

文章图片

例二

import numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as plt# 读取图片image = cv2.imread("coin.jpg")image_copy = image.copy()# 均值迁移滤波filter = cv2.pyrMeanShiftFiltering(image, 10, 40)# 转换成灰度图filter_gray = cv2.cvtColor(filter, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 霍夫曼圆圈检测circles = cv2.HoughCircles(filter_gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=100, minRadius=0, maxRadius=0)circles = np.uint16(np.around(circles))# 遍历for circle in circles[0, :]:cv2.circle(image_copy, (circle[0], circle[1]), circle[2], (0, 0, 255), 2)cv2.circle(image_copy, (circle[0], circle[1]), 2, (255, 0, 0), 2)# 图片展示f, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 12))# 子图ax[0, 0].imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))ax[0, 1].imshow(cv2.cvtColor(filter, cv2.COLOR_BGR2RGB))ax[1, 0].imshow(filter_gray, "gray")ax[1, 1].imshow(cv2.cvtColor(image_copy, cv2.COLOR_BGR2RGB))# 标题ax[0, 0].set_title("original")ax[0, 1].set_title("image filter")ax[1, 0].set_title("image gray")ax[1, 1].set_title("image circle")plt.show()# 保存结果cv2.imwrite("coin_result.jpg", image_copy)

输出结果: