霍夫变换检测圆形(HoughCircles)

最新推荐文章于 2023-10-11 11:06:28 发布

原创

最新推荐文章于 2023-10-11 11:06:28 发布 · 2.1k 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

这篇博客介绍了如何利用霍夫变换在8位灰度单通道图像中检测圆形，重点探讨了检测方法、参数设置如dp、minDist、param1、param2以及minRadius和maxRadius，并提到了在特征点相似情况下2D和3D匹配的问题。


void cv::HoughCircles	(InputArray image,OutputArray circles,
int 	method,
double 	dp,
double 	minDist,
double 	param1 = 100,
double 	param2 = 100,
int 	minRadius = 0,
int 	maxRadius = 0 
)

参数说明：
image: 输入图像，8位灰度单通道图像；
circles: 用于储存检测到的园的输出矢量，（x, y, radius）;
method: 调用的检测方法，opencv中使用的是霍夫梯度法（CV_HOUGH_GRADIENT）;
dp: 第一阶段所使用的霍夫空间的分辨率，dp=1时表示霍夫空间与输入图像空间的大小一致，dp=2时霍夫空间是输入图像空间的一半，以此类推
minDist为圆心之间的最小距离，如果检测到的两个圆心之间距离小于该值，则认为它们是同一个圆心
param1、param2为阈值
minRadius和maxRadius为所检测到的圆半径的最小值和最大值

检测图像中红色圆心坐标

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

#define SRC_WINDOW_NAME "redball"
#define MID_WINDOWNAME "redball_gray"

Mat srcImage, dstImage;
Mat channel[3];

int main()
{
	// 原图像读取
	srcImage = imread("7.jpg", 1);
	imshow(SRC_WINDOW_NAME, srcImage);