OpenCV系列之霍夫圈变换

学习目标

在本章中，

我们将学习使用霍夫变换来查找图像中的圆。

我们将看到以下函数：cv.HoughCircles()

理论

圆在数学上表示为，其中是

圆的中心，

r

是圆的半径。从等式中，我们可以看到我们有3个参数，因此我们需要3D累加器进行霍夫变换，这将非常低效。因此，OpenCV使用更加技巧性的方法，即使用边缘的梯度信息的Hough梯度方法。

我们在这里使用的函数是cv.HoughCircles()。它有很多参数，这些参数在文档中有很好的解释。因此，我们直接转到代码。

importnumpyasnp

importcv2ascv

img = cv.imread('opencv-logo-white.png',)

img = cv.medianBlur(img,5)

cimg = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_GRAY2BGR)

circles = cv.HoughCircles(img,cv.HOUGH_GRADIENT,1,20,

param1=50,param2=30,minRadius=,maxRadius=)

circles = np.uint16(np.around(circles))

foriincircles[,:]:

# 绘制外圆

cv.circle(cimg,(i[],i[1]),i[2],(,255,),2)

# 绘制圆心

cv.circle(cimg,(i[],i[1]),2,(,,255),3)

cv.imshow('detected circles',cimg)

cv.waitKey()

cv.destroyAllWindows()

结果如下：