详解利用python+opencv识别图片中的圆形（霍夫变换）

向右看齐 2023-07-05 11:56 12阅读 0赞

这篇文章主要介绍了详解利用python+opencv识别图片中的圆形（霍夫变换），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧在图片中识别足球  
先补充下霍夫圆变换的几个参数知识：  
dp，用来检测圆心的累加器图像的分辨率于输入图像之比的倒数，且此参数允许创建一个比输入图像分辨率低的累加器。上述文字不好理解的话，来看例子吧。例如，如果dp= 1时，累加器和输入图像具有相同的分辨率。如果dp=2，累加器便有输入图像一半那么大的宽度和高度。  
minDist，为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离，即让我们的算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离。这个参数如果太小的话，多个相邻的圆可能被错误地检测成了一个重合的圆。反之，这个参数设置太大的话，某些圆就不能被检测出来了。  
param1，有默认值100。它是method设置的检测方法的对应的参数。对当前唯一的方法霍夫梯度法，它表示传递给canny边缘检测算子的高阈值，而低阈值为高阈值的一半。  
param2，也有默认值100。它是method设置的检测方法的对应的参数。对当前唯一的方法霍夫梯度法，它表示在检测阶段圆心的累加器阈值。它越小的话，就可以检测到更多根本不存在的圆，而它越大的话，能通过检测的圆就更加接近完美的圆形了。  
minRadius，默认值0，表示圆半径的最小值。  
maxRadius，也有默认值0，表示圆半径的最大值。  
源代码：

# -*- coding: utf-8 -*- 
    """ Created on Tue Sep 26 23:15:39 2017 @author: tina """
    import cv2 
    import numpy as np 
    import matplotlib.pyplot as plt 
      
    img = cv2.imread('C:\\Users\\tina\\Pictures\\ahh\\ball.jpg') 
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
      
    plt.subplot(121),plt.imshow(gray,'gray') 
    plt.xticks([]),plt.yticks([]) 
      
    circles1 = cv2.HoughCircles(gray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1, 
    600,param1=100,param2=30,minRadius=80,maxRadius=97) 
    circles = circles1[0,:,:] 
    circles = np.uint16(np.around(circles)) 
    for i in circles[:]:  
      cv2.circle(img,(i[0],i[1]),i[2],(255,0,0),5) 
      cv2.circle(img,(i[0],i[1]),2,(255,0,255),10) 
      cv2.rectangle(img,(i[0]-i[2],i[1]+i[2]),(i[0]+i[2],i[1]-i[2]),(255,255,0),5) 
        
    print("圆心坐标",i[0],i[1]) 
    plt.subplot(122),plt.imshow(img) 
    plt.xticks([]),plt.yticks([])

原图：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hhb3h1bjA1_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
识别后效果：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hhb3h1bjA1_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
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[python]: https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=5ipV5It