使用Python测试霍夫圆检测

目录

1. 目的

2. 霍夫园检测的原理

3. 使用opencv测试

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1. 目的

 记录使用python学写霍夫圆检测的过程

2. 霍夫园检测的原理

略！别怪我，这个涉及到数学原理。有时间我再进行补充，我们先会用。（绝对不是我不懂哦。嘻嘻嘻）

3. 使用opencv测试

先用一张很标准的图来测试下，我直接在ptp上画的一张图：

import cv2 as cv
import numpy as np
 
#读取文件
origin = cv.imread('images/origin3.png', 1)
img = cv.imread('images/origin3.png', 0)

#霍夫圆检测
circles = cv.HoughCircles(img, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=100)
 
circles = np.uint16(np.around(circles))
 
#将检测到的圆圈标上去
for i in circles[0, :]:  # 遍历矩阵每一行的数据
    cv.circle(origin, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)
    cv.circle(origin, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)
 
#显示图像
cv.imshow("image", origin)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

识别效果很完美：

在用一张随意点的图：

调节了下param1和param2以及半径的参数：

import cv2 as cv
import numpy as np
 
#读取文件
origin = cv.imread('images/origin1.png', 1)
img = cv.imread('images/origin1.png', 0)

# cv.imshow("image", origin)
# cv.waitKey(0)

#霍夫圆检测
circles = cv.HoughCircles(img, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, 13, param1=50, param2=18, minRadius=0, maxRadius=20)
 
circles = np.uint16(np.around(circles))
 
#将检测到的圆圈标上去
for i in circles[0, :]:  # 遍历矩阵每一行的数据
    cv.circle(origin, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)
    cv.circle(origin, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)
 
#显示图像
cv.imshow("image", origin)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

多识别出了两个点，这两个点的半径比较小，那就很好处理了。直接设定minRadio进行控制

 circles = cv.HoughCircles(img, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, 13, param1=50, param2=18, minRadius=15, maxRadius=20)

最后结果：（检测效果还是很好的）

 感谢大家查阅，有任何问题都可以在评论去评论哦。