用HoughCircles实现Python - OpenCV -圆检测

HoughCircles是OpenCV库中的一个函数，用于在图像中检测圆形对象。它基于霍夫变换算法，通过在参数空间中搜索圆心和半径的组合来实现圆的检测。

HoughCircles函数的语法如下：

cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, param1, param2, minRadius, maxRadius)

参数说明：

• image：输入的灰度图像。
• method：定义霍夫变换的检测方法。目前OpenCV只支持基于梯度的霍夫变换方法，因此只能使用cv2.HOUGH_GRADIENT。
• dp：累加器分辨率与图像分辨率的比值。常用值为1，表示两者相等。
• minDist：检测到的圆之间的最小距离。如果设置为0，则函数会尝试检测所有可能的圆。
• param1：用于Canny边缘检测的高阈值。
• param2：霍夫变换的累加器阈值。较小的值将导致更多的检测到的圆，但可能会包含错误的圆。较大的值将过滤掉噪声，但可能会导致正确圆的漏检。
• minRadius：圆的最小半径。
• maxRadius：圆的最大半径。

HoughCircles函数的返回值是一个包含检测到的圆的信息的numpy数组。每个圆由一个三元组表示，包含圆心的x坐标、y坐标以及半径。

HoughCircles函数的应用场景包括但不限于：

• 图像处理：用于检测图像中的圆形对象，如硬币、眼球等。
• 机器视觉：用于检测工业生产线上的圆形零件，如轴承、齿轮等。
• 计算机辅助设计：用于检测CAD图纸中的圆形构件，如孔洞、圆弧等。

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