opencv找圆（opencv获取圆心和半径）

## OpenCV 找圆### 简介在计算机视觉中，圆形检测是一项重要的任务，应用于各种场景，例如物体识别、图像分析和机器人导航。OpenCV 提供了强大的 `HoughCircles` 函数，用于在图像中检测圆形。本文将详细介绍如何使用 OpenCV 和 `HoughCircles` 函数在图像中查找圆形，并解释其参数的含义和使用方法。### Hough 圆变换原理Hough 圆变换是一种用于检测图像中圆形的特征提取技术。其基本思想是将图像空间中的边缘点映射到参数空间中的圆形，然后在参数空间中寻找累积值较高的点，这些点对应于图像空间中的圆形。对于一个圆形，它的参数可以表示为 (x, y, r)，其中 (x, y) 是圆心坐标，r 是半径。Hough 圆变换将每个边缘点映射到参数空间中的一个三维曲面，该曲面表示所有可能经过该边缘点的圆形。当多个边缘点对应的曲面在参数空间中相交于同一点时，该点就对应于图像空间中的一个圆形。### 使用 OpenCV `HoughCircles` 函数OpenCV 的 `HoughCircles` 函数实现了 Hough 圆变换算法。其函数原型如下：```python circles = cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, param1=100, param2=100, minRadius=0, maxRadius=0) ```参数说明：

image:

输入图像，必须是灰度图像。

method:

检测方法，目前只支持 `cv2.HOUGH_GRADIENT`。

dp:

累加器分辨率与图像分辨率的反比。例如，`dp=1` 表示累加器分辨率与图像分辨率相同；`dp=2` 表示累加器分辨率是图像分辨率的一半。

minDist:

检测到的圆心之间的最小距离。如果两个圆心之间的距离小于 `minDist`，则只保留其中一个圆。

param1:

Canny 边缘检测器的上限阈值。下限阈值是 `param1` 的一半。

param2:

圆心检测阈值。值越大，检测到的圆形越少。

minRadius:

最小圆半径。

maxRadius:

最大圆半径。返回值：

circles:

检测到的圆形信息，是一个 NumPy 数组，形状为 (1, N, 3)，其中 N 是检测到的圆形数量。每个圆形的信息包括 (x, y, r)，分别表示圆心坐标和半径。### 代码示例```python import cv2 import numpy as np# 读取图像并转换为灰度图像 img = cv2.imread("image.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用高斯模糊去除噪声 gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)# 使用 HoughCircles 函数检测圆形 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50, param1=100, param2=30, minRadius=20, maxRadius=100)# 绘制检测到的圆形 if circles is not None:circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")for (x, y, r) in circles:cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3)# 显示结果 cv2.imshow("Circles", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```### 参数调优`HoughCircles` 函数的参数调优非常重要，它直接影响检测结果的准确性。以下是一些调优技巧：

dp:

值越大，检测速度越快，但可能会漏掉一些小的圆形。

minDist:

值太小，可能会将多个相邻的圆形检测为一个；值太大，可能会漏掉一些密集的圆形。

param1 和 param2:

这两个参数需要根据图像的具体情况进行调整。一般来说，`param1` 应该大于 `param2`。

minRadius 和 maxRadius:

设置合适的半径范围可以提高检测效率，并减少误检。### 总结OpenCV 的 `HoughCircles` 函数提供了一种有效的方法来检测图像中的圆形。通过调整参数，可以获得较好的检测结果。需要注意的是，Hough 圆变换对噪声比较敏感，因此在进行圆形检测之前，需要对图像进行预处理，例如高斯模糊。 通过理解其原理和参数的含义，可以更好地应用 `HoughCircles` 函数解决实际问题。

OpenCV 找圆

简介在计算机视觉中，圆形检测是一项重要的任务，应用于各种场景，例如物体识别、图像分析和机器人导航。OpenCV 提供了强大的 `HoughCircles` 函数，用于在图像中检测圆形。本文将详细介绍如何使用 OpenCV 和 `HoughCircles` 函数在图像中查找圆形，并解释其参数的含义和使用方法。

Hough 圆变换原理Hough 圆变换是一种用于检测图像中圆形的特征提取技术。其基本思想是将图像空间中的边缘点映射到参数空间中的圆形，然后在参数空间中寻找累积值较高的点，这些点对应于图像空间中的圆形。对于一个圆形，它的参数可以表示为 (x, y, r)，其中 (x, y) 是圆心坐标，r 是半径。Hough 圆变换将每个边缘点映射到参数空间中的一个三维曲面，该曲面表示所有可能经过该边缘点的圆形。当多个边缘点对应的曲面在参数空间中相交于同一点时，该点就对应于图像空间中的一个圆形。

使用 OpenCV `HoughCircles` 函数OpenCV 的 `HoughCircles` 函数实现了 Hough 圆变换算法。其函数原型如下：```python circles = cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, param1=100, param2=100, minRadius=0, maxRadius=0) ```参数说明：* **image:** 输入图像，必须是灰度图像。 * **method:** 检测方法，目前只支持 `cv2.HOUGH_GRADIENT`。 * **dp:** 累加器分辨率与图像分辨率的反比。例如，`dp=1` 表示累加器分辨率与图像分辨率相同；`dp=2` 表示累加器分辨率是图像分辨率的一半。 * **minDist:** 检测到的圆心之间的最小距离。如果两个圆心之间的距离小于 `minDist`，则只保留其中一个圆。 * **param1:** Canny 边缘检测器的上限阈值。下限阈值是 `param1` 的一半。 * **param2:** 圆心检测阈值。值越大，检测到的圆形越少。 * **minRadius:** 最小圆半径。 * **maxRadius:** 最大圆半径。返回值：* **circles:** 检测到的圆形信息，是一个 NumPy 数组，形状为 (1, N, 3)，其中 N 是检测到的圆形数量。每个圆形的信息包括 (x, y, r)，分别表示圆心坐标和半径。

代码示例```python import cv2 import numpy as np

读取图像并转换为灰度图像 img = cv2.imread("image.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

使用高斯模糊去除噪声 gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

使用 HoughCircles 函数检测圆形 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50, param1=100, param2=30, minRadius=20, maxRadius=100)

绘制检测到的圆形 if circles is not None:circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")for (x, y, r) in circles:cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3)

显示结果 cv2.imshow("Circles", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```

参数调优`HoughCircles` 函数的参数调优非常重要，它直接影响检测结果的准确性。以下是一些调优技巧：* **dp:** 值越大，检测速度越快，但可能会漏掉一些小的圆形。 * **minDist:** 值太小，可能会将多个相邻的圆形检测为一个；值太大，可能会漏掉一些密集的圆形。 * **param1 和 param2:** 这两个参数需要根据图像的具体情况进行调整。一般来说，`param1` 应该大于 `param2`。 * **minRadius 和 maxRadius:** 设置合适的半径范围可以提高检测效率，并减少误检。

总结OpenCV 的 `HoughCircles` 函数提供了一种有效的方法来检测图像中的圆形。通过调整参数，可以获得较好的检测结果。需要注意的是，Hough 圆变换对噪声比较敏感，因此在进行圆形检测之前，需要对图像进行预处理，例如高斯模糊。 通过理解其原理和参数的含义，可以更好地应用 `HoughCircles` 函数解决实际问题。