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核心步骤:中值滤波去噪声
hough圆检测原理: https://blog.csdn.net/zhazhiqiang/article/details/51097439 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 API: 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 (x, y, radius) Int method, // 方法 CV_HOUGH_GRADIENT Double dp, // dp = 1; 用来检测圆心的累加器图像的分辨率于输入图像之比的倒数, //且此参数允许创建一个比输入图像分辨率低的累加器。 //例如,如果dp= 1时,累加器和输入图像具有相同的分辨率。 //如果dp=2,累加器便有输入图像一半那么大的宽度和高度。 Double mindist, // 10 最短距离-可以分辨是两个圆的,否则认为是同心圆。 //这个参数如果太小的话,多个相邻的圆可能被错误地检测成了一个重合的圆。 //反之,这个参数设置太大的话,某些圆就不能被检测出来了。 Double param1, // 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。 Double param2, //中心点累加器阈值 – 候选圆心。 //它越小的话,就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形了。 Int minradius, // 最小半径 Int maxradius//最大半径 ) 需要注意的是,使用此函数可以很容易地检测出圆的圆心,但是它可能找不到合适的圆半径#include #include using namespace cv; using namespace std; RNG rng(123456); int i = 1,j=255; Mat t1, t2,t3,t4,t5,t6; char *c = "TRY"; void TRY(int, void*); int main(int agrc, char** agrv) { t1 = imread("houghc.png"); if (!t1.data ) { cout |
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