opencvC++学习21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。

API：

 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：
1. 检测边缘，发现可能的圆心

2. 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 

)

代码:

#include 
#include 
using namespace std;
using namespace cv;

Mat src, gray_src, dst;


int main()
{
	
	 src = imread("D:/opencvSRC/circle.jpg");
	if (!src.data) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input image", src);

	Mat moutput;
	medianBlur(src, moutput, 3);
	cvtColor(moutput, moutput, CV_BGR2GRAY);
	imshow("moutput", moutput);
	
	// 霍夫圆检测
	vector pcircles;
	HoughCircles(moutput, pcircles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 10, 100, 30, 5, 50);
	src.copyTo(dst);

	for (size_t i = 0; i < pcircles.size(); i++) {
		Vec3f cc = pcircles[i];
		circle(dst, Point(cc[0], cc[1]), cc[2], Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
		circle(dst, Point(cc[0], cc[1]), 1, Scalar(198, 23, 155), 2, LINE_AA);
	}
	imshow("dst", dst);

	waitKey(0);
	return 0;
}

效果：