霍夫圆变换与霍夫直线变换的原理类似,也是将圆上的每个点转换到霍夫空间,- 其转换的参数方程如下:
对于圆来说,
θ的取值范围在0~360°,这样就有了三个参数,另外两个参数是圆心(x0,y0)与半径γ。这里的
霍夫空间便是一个三维空间,
所以如果还是跟之前的累积计算一样,计算量就会大大增加,
这样显然不利于快速计算与检测,所以在OpenCV中,
霍夫圆检测不是基于二值图像或者边缘检测的结果,
而是基于灰度图像的梯度

本文介绍了OpenCV Android中霍夫圆检测的原理和实现,强调了基于梯度的霍夫变换在减少计算量方面的优势。讨论了影响检测计算量的关键参数,包括`minRadius`、`maxRadius`、边缘检测阈值,并指出它们如何影响检测精度和速度。同时,提到高阈值可能导致检测结果更纯净,但计算量增大。
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