OpenCV霍夫圓變換cv2.HoughCircles()的示例分析

這篇文章主要介紹OpenCV霍夫圓變換cv2.HoughCircles()的示例分析，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

circles = cv2.HoughCircles(img,
cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20,
param1=50, param2=40, minRadius=25, maxRadius=0)

img: 待檢測的灰度圖cv2.HOUGH_GRADIENT：檢測的方法，霍夫梯度1：檢測的圓與原始圖像具有相同的大小，dp=2,檢測的圓是原始圖像的一半20：檢測到的相鄰圓的中心的最小距離（如果參數(shù)太小，除了一個真實(shí)的圓外，還可能會錯誤地檢測到多個相鄰圓。如果太大，可能會漏掉一些圓。）param1：在#HOUGH?u梯度的情況下，它是較高的. 兩個閾值傳遞到Canny邊緣檢測器（較低的一個小兩倍）。param2：在#HOUGH?u梯度的情況下，它是檢測階段圓心的累加器閾值。它越小，就越可能檢測到假圓；minRadius：最小圓半徑maxRadius：最大圓半徑，如果<=0，則使用最大圖像尺寸。如果<0，則返回沒有找到半徑的中心。

1. 效果圖

原始圖 VS 檢測圓效果圖如下：

如下右圖可以看到3個外側(cè)圓綠色，圓心紅色被成功檢測到；

圓的最小半徑設(shè)置由25調(diào)整為10，也可能會錯誤的檢測到圓，效果圖如下：

檢測圓半徑的閾值（param2設(shè)置35）的結(jié)果，最小圓半徑設(shè)置10，也可能會錯誤的檢測到圓，效果圖如下：

2. 源碼

# 霍夫圓檢測

import cv2
import numpy as np

cimg = cv2.imread('opencv_logo_350.jpg')
cv2.imshow("origin", cimg)
cv2.waitKey(0)
img = cv2.cvtColor(cimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img = cv2.medianBlur(img, 5)
cimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# - img: 待檢測的灰度圖
# - cv2.HOUGH_GRADIENT：檢測的方法，霍夫梯度
# - 1：檢測的圓與原始圖像具有相同的大小，dp=2,檢測的圓是原始圖像的一半
# - 20：檢測到的圓的中心的最小距離（如果參數(shù)為太小，除了一個真實(shí)的圓外，還可能會錯誤地檢測到多個相鄰圓。如果太大，可能會漏掉一些圓。）
# - param1：在#HOUGH?u梯度的情況下，它是較高的. 兩個閾值傳遞到Canny邊緣檢測器（較低的一個小兩倍）。
# - param2：在#HOUGH?u梯度的情況下，它是檢測階段圓心的累加器閾值。它越小，就越可能檢測到假圓；
# - minRadius：最小圓半徑，也可能會檢測到假圓
# - maxRadius：最大圓半徑，如果<=0，則使用最大圖像尺寸。如果<0，則返回沒有找到半徑的中心。
circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20,
                           param1=50, param2=40, minRadius=0, maxRadius=0)
# 最小圓半徑設(shè)置不合適，也可能會檢測到假圓
# circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20,
#                            param1=50, param2=40, minRadius=0, maxRadius=0)
# circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20,
#                            param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=0)

circles = np.uint16(np.around(circles))

print(len(circles))
print(circles)
for i in circles[0, :]:
    # 繪制外圈圓（藍(lán)色）
    cv2.circle(cimg, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)

    # 繪制圓心（紅色）
    cv2.circle(cimg, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)

cv2.imshow('detected circles', cimg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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