Python+opencv — cv2.HoughCircles（） 圆形检测，并顺时针给圆编序

Python+opencv 圆形检测，并顺时针给圆编序
用函数 cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, circles, param1, param2, minRadius, maxRadius) ， 其参数解释如下：
（1）image: 输入图像，需要灰度图
（2）method: 检测方法，常用CV_HOUGH_GRADIENT
（3）dp: 为检测内侧圆心的累加器图像的分辨率于输入图像之比的倒数，如dp=1，累加器和输入图像具有相同的分辨率，如果dp=2，累计器便有输入图像一半那么大的宽度和高度
（4）minDist: 表示两个圆之间圆心的最小距离
（5）circles: 找到的圆的输出向量,一般不设置
（6）param1: 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cv2.HOUGH_GRADIENT，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
（7）param2: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cv2.HOUGH_GRADIENT，它表示在检测阶段圆心的累加器阈值，它越小，就越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
（8）minRadius：默认值0，圆半径的最小值
（9）maxRadius：默认值0，圆半径的最大值
返回值：圆的圆心坐标（x, y）和圆半径 r
1.待检测图片如下：

2.代码

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('s1.jpg')
img = cv2.cvtColor(img , cv2.COLOR_BGR2GRAY)
circles = cv2.HoughCircles(img , cv2.HOUGH_GRADIENT , 1 , 90 , param1=100 , param2= 30 , minRadius=30 , maxRadius= 50)

if len(circles[0]) < 1:
    print("waring: 检测到的角点数量不足！")
else:
    # 输出检测到圆的个数
    print("检测到圆的个数：")
    print(len(circles[0]))
    print(circles)
    print('circles[0]):\n',circles[0])
print('------------------------------')
cv2.imshow('ori',img)
for circle in circles[0]:
    x = int(circle[0])
    y = int(circle[1])
    r = int(circle[2])
    # print(circle[0])
    # print('------------------------')
    # print(circle[1])
    # print('-------------------------')
    # print(circle[2])
    # print('--------------------------')
    draw_circle = cv2.circle(img ,(x,y) ,r ,(255,255,255) ,1,10 ,0) #画出检测到的圆，（255,255,255）代表白色

circles_order = [None] * 4
x_list = []
y_list = []
for i in circles[0]:
    x_list.append(i[0])
    y_list.append(i[1])
print(x_list)
print('----------')
print(y_list)
print('-----------')
center = (np.mean(x_list), np.mean(y_list))
print(center)

# 顺时针调整角点坐标
for i in circles[0]:
    if i[1] < center[1]:
        if i[0] < center[0]:
            circles_order[0] = list(i[:-1])
        else:
             circles_order[1] = list(i[:-1])
    else:
        if i[0] > center[0]:
            circles_order[2] = list(i[:-1])
        else:
            circles_order[3] = list(i[:-1])

cv2.imshow('draw',draw_circle)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()