缺点 霍夫圆_opencv::霍夫圆变换

霍夫圆检测原理

从平面坐标到极坐标转换三个参数

假设平面坐标的任意一个圆上的点，转换到极坐标中：

处有最大值，霍夫变换正是利用这个原理实现圆的检测。

cv::HoughCircles

因为霍夫圆检测对噪声比较敏感，所以首先要对图像做中值滤波。

基于效率考虑，Opencv中实现的霍夫变换圆检测是基于图像梯度的实现，分为两步：

. 检测边缘，发现可能的圆心

. 基于第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径大小

HoughCircles(

InputArray image, // 输入图像 ,必须是8位的单通道灰度图像

OutputArray circles, // 输出结果，发现的圆信息

Int method, // 方法 - HOUGH_GRADIENT

Double dp, // dp = 1;

Double mindist, // 10 最短距离-可以分辨是两个圆的，否则认为是同心圆- src_gray.rows/8

Double param1, // canny edge detection low threshold

Double param2, // 中心点累加器阈值 – 候选圆心

Int minradius, // 最小半径

Int maxradius //最大半径

)

int main(int argc, char** argv) {

Mat src, dst;

src = imread(STRPAHT3);

if (!src.data) {

printf("could not load image...\n");

return -;

}

Mat moutput;

//中值滤波medianBlur

medianBlur(src, moutput, );

cvtColor(moutput, moutput, CV_BGR2GRAY);

//基于灰度空间

vector pcircles;

HoughCircles(moutput, pcircles, CV_HOUGH_GRADIENT, , , , , , );

src.copyTo(dst);

//重新传回rgb色彩空间

cvtColor(dst, dst, CV_BGR2GRAY);

for (size_t i = ; i < pcircles.size(); i++) {

Vec3f cc = pcircles[i];

circle(dst, Point(cc[], cc[]), cc[], Scalar(, , ), , LINE_AA);

circle(dst, Point(cc[], cc[]), , Scalar(, , ), , LINE_AA);

}

imshow("OUTPUT_TITLE", dst);

waitKey();

}

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