霍夫圆变换

目标

在本章中，

• 我们将学习使用霍夫变换在图像中找到圆。
• 我们将看到这些函数：cv.HoughCircles()

原理

圆可以用数学方式表示为 \((x-x_{center})^2 + (y - y_{center})^2 = r^2\)，其中 \((x_{center},y_{center})\) 是圆心，\(r\) 是圆的半径。从等式中我们可以看到有 3 个参数，所以我们需要一个 3D 累加器来进行霍夫变换，这将非常低效。因此，OpenCV 使用了一种更巧妙的方法，霍夫梯度法，它利用了边缘的梯度信息。

我们在这里使用的函数是 cv.HoughCircles()。它有很多参数，在文档中都有很好的解释。所以我们直接进入代码。

import numpy as np
import cv2 as cv
 
img = cv.imread('opencv-logo-white.png', cv.IMREAD_GRAYSCALE)
assert img is not None, "文件无法读取，请检查 os.path.exists()"
img = cv.medianBlur(img,5)
cimg = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_GRAY2BGR)
 
circles = cv.HoughCircles(img,cv.HOUGH_GRADIENT,1,20,
param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)
 
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]
    # 画圆
    cv.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
    # 画圆心
    cv.circle(cimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)
 
cv.imshow('检测到的圆',cimg)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

结果如下所示

image