本文介绍了霍夫圆变换的原理，包括标准霍夫圆变换和OpenCV中的霍夫梯度法。霍夫梯度法通过Canny边缘检测、Sobel算子和累加器找到潜在的圆心和半径。OpenCV的HoughCircles函数用于检测灰度图像中的圆，参数调整对检测效果至关重要。代码示例展示了如何使用HoughCircles检测并显示图像中的圆。
霍夫圆变换原理
对直线来说，一条直线能由极径极角(r，θ)表示，而对于圆来说，我们需要三个参数：圆心(a，b)，半径 r。
笛卡尔坐标系中圆的方程为：
化简便可得到：
对于(x0，y0)，我们可以将通过这一点的所有圆统一定义为：
a = x0 - r·cosθ
b = y0 - r·sinθ
这就意味着每一组(a，b，r)代表一个通过点
的圆。
对于一个给定点
，我们可以在三维直角坐标系中，绘出所有通过它的圆。最终我们将得到一条三维的曲线：
我们可以对图像中所有的点进行上述操作.。如果两个不同点进行上述操作后得到的曲线在空间 a - b - r 相交, 即它们有一组公共的(a，b，r)，这就意味着它们在同一个圆上。
越多曲线交于一点，也就意味着这个交点表示的圆由更多的点组成。我们可以设置一个阈值，来决定多少条曲线交于一点我们才认为检测到了一个圆。
这就是霍夫圆变换要做的.。它追踪图像中每个点对应曲线间的交点.。如果交于一点的曲线的数量超过了阈值
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