如何基于OpenCV&Python实现霍夫变换圆形检测
下面是基于OpenCV&Python实现霍夫变换圆形检测的完整攻略:
1. 什么是霍夫变换
霍夫变换(Hough Transform)是一种图像处理算法,其功能是能够从边缘检测结果中得到直线或圆的方程表达式,即通过边缘点构造直线或圆,并统计在不同参数下断言通过该参数的点的数量,从而得到边缘的位置. 针对圆形检测,霍夫变换算法可以方便地实现圆心的检测。
2. 利用OpenCV实现霍夫圆形检测
2.1 程序示例1
下面是一个简单的程序示例,使用了OpenCV库函数来检测圆形。
在上面的程序中,cv2.HoughCircles函数可以直接进行圆形检测。其中,gray是输入图像的灰度图像,cv2.HOUGH_GRADIENT是圆形检测方法,1.2是圆形中心之间的最小距离,100是Canny边缘检测器的上阈值。
2.2 程序示例2
下面是一个更加详细的程序示例,使用了手动实现霍夫圆形检测算法。
在上面的程序中,利用Canny算法对灰度图像进行了边缘检测。然后,程序自己实现了霍夫圆形检测算法,可以通过设定r的范围和阈值进行调整。最后,程序解析出检测到的圆的位置和半径,并在原图上画出圆。