cv2.HoughCircles函数

cv2.HoughCircles函数
  检测图像中的圆，你需要使用cv2.HoughCircles函数。但该函数使用起来并不是一件容易的事。
  cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, circles=None, param1=None, param2=None, minRadius=None, maxRadius=None)

image：8位单通道图像，如果使用彩色图像，需要先转换成灰度图像；
method：定义检测图像中圆的方法。目前唯一实现的方法是cv2.HOUGH_GRADIENT；
dp：图像像素分辨率与参数空间分辨率的比值（官方文档上写的是图像分辨率与累加器分辨率的比值，它把参数空间认为是一个累加器，毕竟里面存储的都是经过的像素点的数量），dp=1，则参数空间与图像像素空间（分辨率）一样大，dp=2，参数空间的分辨率只有像素空间的一半大；
minDist：检测到的圆的中心，（x,y）坐标之间的最小距离。如果minDist太小，则可能导致检测到多个相邻的圆。如果minDist太大，则可能导致很多圆检测不到；
param1：用于处理边缘检测的梯度值方法；
param2：cv2.HOUGH_GRADIENT方法的累加器阈值。阈值越小，检测到的圆越多；
minRadius：半径的最小大小（以像素为单位）；
maxRadius：半径的最大大小（以像素为单位）。
  在设置该函数的参数值中，该minDist参数正确设置显得尤为的重要，没有最佳的minDist值，可能最终会检测不到我们理想中的圆，或者可能检测到许多错误的圆。