霍夫梯度:检测的圆与原始图像具有相同的大小

检测到的相邻圆的中心的最小距离(如果参数太小,除了一个真实的圆外,还可能会错误地检测到多个相邻圆。如果太大,可能会漏掉一些圆。)

在#HOUGH梯度的情况下,它是较高的. 两个阈值传递到Canny边缘检测器(较低的一个小两倍)。

在#HOUGH梯度的情况下,它是检测阶段圆心的累加器阈值。它越小,就越可能检测到假圆;minRadius:最小圆半径maxRadius:最大圆半径,如果<=0,则使用最大图像尺寸。如果<0,则返回没有找到半径的中心。

PS:在opencv中经常使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓

""" -*- coding: utf-8 -*- author: Hao Hu @date 2021/12/3 8:00 AM """ import
math import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def
circular_detect(): """霍夫变换圆检测""" import cv2 # 载入并显示图片 img =
cv2.imread('./circular.png') # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 输出图像大小,方便根据图像大小调节minRadius和maxRadius print(img.shape) ret, thresh1 =
cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('thresh1', thresh1)
canny = cv2.Canny(thresh1, 40, 80) cv2.imshow('Canny', canny) canny =
cv2.blur(canny, (3, 3)) cv2.imshow('blur', canny) # 霍夫变换圆检测 circles =
cv2.HoughCircles(canny, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, param1=50, param2=30,
minRadius=30, maxRadius=150) # 输出返回值,方便查看类型 print('定义了一个三维数组(x,y,r)',circles) #
输出检测到圆的个数 print(len(circles[0])) # 根据检测到圆的信息,画出每一个圆 for circle in circles[0]:
if (circle[2] >= 100): continue # 圆的基本信息 print('半径为',circle[2]) # 坐标行列 x =
int(circle[0]) y = int(circle[1]) # 半径 r = int(circle[2]) # 在原图用指定颜色标记出圆的位置 img
= cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 0, 255), -1) # 显示新图像
cv2.imshow('circular_detection', img) def Ellipse_feature_extraction2(): img =
cv2.imread("ellipse.png", 3) imgray = cv2.Canny(img, 600, 100, 3) #
Canny边缘检测,参数可更改 ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255,
cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,
cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # contours为轮廓集,可以计算轮廓的长度、面积等 for cnt in
contours: if len(cnt) > 50: S1 = cv2.contourArea(cnt) ell = cv2.fitEllipse(cnt)
S2 = math.pi * ell[1][0] * ell[1][1] if (S1 / S2) > 0.2: # 面积比例,可以更改,根据数据集。。。
img = cv2.ellipse(img, ell, (0, 255, 0), 2) #print(str(S1) + " " + str(S2) + "
" + str(ell[0][0]) + " " + str(ell[0][1]))
print(contours[0][0][0],contours[-1][-1][-1]) # 这是椭圆相隔最远的点 x =
(contours[0][0][0][0] + contours[-1][-1][-1][0])/2 y = (contours[0][0][0][1] +
contours[-1][-1][-1][1])/2 print('椭圆圆心',x,y) r =
math.sqrt((x-contours[0][0][0][0])*(x-contours[0][0][0][0])+(y-contours[0][0][0][1])*(y-contours[0][0][0][1]))
print('椭圆半径',r) cv2.imshow("0", img) if __name__ == "__main__": #
line_detect_possible_demo() # circular_detect() Ellipse_feature_extraction2()
cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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