中心法画椭圆(各种大小位置)

本文介绍了一种使用C++绘制椭圆的方法,并实现了椭圆绕中心点逆时针旋转的功能。通过调用特定的函数实现椭圆的绘制和旋转,展示了在图形界面中灵活操作图形的基本步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include <winbgim.h>
#include <conio2.h>
#include <cmath>

void ellipseMP(int xcenter,int ycenter,int rx,int ry,float alpha);//alpha :椭圆绕中心点逆时针旋转的角度 (单位:弧度)
void ellipsePoints(int xcenter,int ycenter,int xpt,int ypt,float alpha);

int main()
{
     initwindow(640,480); //open a 640x480 graphics window

    ellipseMP(320,240,70,30,2.1);
     getch();   //wait for user to press a key
     closegraph();        //close graphics window
     return 0;
}


void ellipseMP(int xcenter,int ycenter,int rx,int ry,float alpha)
{
     int x2 = rx * rx,y2 = ry * ry;
     int x = 0,y = ry,p;
     int px = 0,py = 2 * x2 * y;
    
     ellipsePoints(xcenter,ycenter,x,y,alpha);
    
     /*region1*/
     p = y2 - x2 * ry + 0.25 * x2 + 0.5;
     while(px < py)
     {
              x++;
              px += 2 * y2;
             
              if(p < 0)
                   p += y2 + px;//or: p += y2 + 2 * y2 * x;
              else
                  {
                        y--;
                        py -= 2 * x2;
                        p += px + y2 - py;
                  }
             
              ellipsePoints(xcenter,ycenter,x,y,alpha);
     }
    
     /*region2*/
     p = y2 * (x + 0.5) * (x + 0.5) + x2 * (y - 1) * (y - 1) - x2 * y2 + 0.5;
     while(y > 0)
     {
              y--;
              py -= 2 * x2;
             
              if(p > 0)
                   p += x2 - py;
              else
                  {
                        x++;
                        px += 2 * y2;
                        p += px + x2 - py;
                  }
             
              ellipsePoints(xcenter,ycenter,x,y,alpha);
     }    
}

void ellipsePoints(int xcenter,int ycenter,int xpt,int ypt,float alpha)
{
     int x[4],y[4];
     //先旋转在四个象限的点 
     x[0] = xpt * cos(alpha) - ypt * sin(alpha);
     y[0] = xpt * sin(alpha) + ypt * cos(alpha);

     x[1] = -xpt * cos(alpha) + ypt * sin(alpha);
     y[1] = -xpt * sin(alpha) - ypt * cos(alpha);
    
     x[2] = xpt * cos(alpha) + ypt * sin(alpha);
     y[2] = xpt * sin(alpha) - ypt * cos(alpha);    

     x[3] = -xpt * cos(alpha) - ypt * sin(alpha);
     y[3] = -xpt * sin(alpha) + ypt * cos(alpha);    
    

     //输出四个点
     putpixel(xcenter + x[0],ycenter + y[0],RGB(255,0,0)); 
     putpixel(xcenter + x[1],ycenter + y[1],RGB(255,0,0)); 
     putpixel(xcenter + x[2],ycenter + y[2],RGB(255,0,0)); 
     putpixel(xcenter + x[3],ycenter + y[3],RGB(255,0,0));           
}


<think>嗯,用户让我介绍一下用Hough变换求光斑中心的Python实现。首先,我需要回忆Hough变换的基本原理。Hough变换通常用于检测图像中的几何形状,比如直线、圆等。光斑一般是近似圆形的,所以这里应该是指用Hough圆检测的方来找中心。 接下来,我得考虑用户可能的背景。用户可能对图像处理有一定了解,但具体到Hough变换的实现细节可能不太清楚。需要解释清楚步骤,同时给出Python代码示例,这样用户可以直接应用。不过要注意Python中常用的库,比如OpenCV,已经内置了Hough圆检测的函数,可能需要提到这一点。 然后,用户的需求是求光斑中心,可能是在做光学实验或者图像处理的项目。需要确保步骤清晰,代码可行。同时,用户可能遇到光斑大小不一、噪声等问题,可能需要提到参数调整的重要性,比如dp、minDist、param1等参数的影响。 还要考虑代码示例的正确性。例如,使用cv2.HoughCircles函数,需要正确读取图像,转换为灰度,进行适当滤波(比如高斯模糊)以减少噪声。然后处理检测到的圆,中心和轮廓。最后显示或保存结果。 另外,需要注意Hough圆检测的适用场景和局限性。比如在光斑不明显或有重叠的情况下,可能检测不准,这时可能需要预处理图像或者结合其他方。同时,参数调整可能需要多次尝试,用户需要耐心调试。 可能用户对数学原理不太感兴趣,更关注实现步骤,所以需要平衡理论和代码。但系统级指令中提到要结构清晰,帮助用户逐步解决,所以分步骤说明是必要的。 最后,确保使用中文回答,所有公式正确用$$格式,行内公式用$。例如,圆的方程是$(x-a)^2 + (y-b)^2 = r^2$,需要正确标注。同时检查LaTeX语是否正确,避免错误。 总结一下,回答的结构应该是:先介绍Hough变换的基本原理,尤其是针对圆形的检测,然后分步骤说明在Python中的实现方,包括库的导入、图像预处理、HoughCircles函数的参数解释、结果处理和可视化。最后给出代码示例,并讨论注意事项和优化方。这样用户能一步步跟着操作,同时理解关键点。</think>Hough变换求光斑中心的Python实现可分为以下步骤: 一、数学原理 圆的Hough变换通过参数空间映射实现,目标圆的方程为: $$(x-a)^2 + (y-b)^2 = r^2$$ 其中$(a,b)$为圆心坐标,$r$为半径。图像空间中的边缘点将被映射到三维参数空间$(a,b,r)$进行累加统计。 二、Python实现步骤 1. 导入库 ```python import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 图像预处理 ```python img = cv2.imread('spot.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blur = cv2.GaussianBlur(gray, (9,9), 2) # 高斯滤波去噪 ``` 3. Hough圆检测 ```python circles = cv2.HoughCircles(blur, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1.2, # 分辨率倒数 minDist=50, # 最小圆心间距 param1=50, # Canny阈值上限 param2=30, # 累加器阈值 minRadius=10, maxRadius=100) ``` 4. 结果处理与可视化 ```python if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles)) for i in circles[0,:]: # 绘制圆心 cv2.circle(img, (i[0],i[1]), 2, (0,255,0), 3) # 绘制圆轮廓 cv2.circle(img, (i[0],i[1]), i[2], (255,0,0), 2) plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.show() ``` 三、关键参数解析 1. $dp$:累加器分辨率与图像分辨率的比值,建议范围$1-2$ 2. $minDist$:避免邻近圆误判的关键参数,应根据实际光斑间距设置 3. $param2$:值越小检测到的圆越多,但误检率会增加 四、优化建议 1. 预处理阶段可加入直方图均衡化增强对比度 2. 对多光斑场景,建议配合使用连通域分析进行结果筛选 3. 高精度需求时可结合亚像素级角点检测进行优化 五、典型问题处理 当遇到椭圆光斑时,可改用椭圆Hough变换: $$ \frac{((x-h)\cos\theta + (y-k)\sin\theta)^2}{a^2} + \frac{((x-h)\sin\theta - (y-k)\cos\theta)^2}{b^2} = 1 $$ 此时参数空间维度增加,需使用`cv2.fitEllipse`方实现。 完整代码示例见GitHub Gist链接:[示例代码链接](注:此处应替换为实际代码存储链接)
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