opencv--檢測圖片中的圓形

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說明

Canny邊緣檢測+霍夫圓識別圖片中的圓形，由于霍夫圓的半徑過濾不太穩定，當圖中有多個圓時還要自行斟酌，如果是多個半徑不同的圓，可以多次使用霍夫圓，并取第一個來識別。但是如果圖中有多個半徑相似的圓時，有必要轉換方法或者提取更多細節來擬合霍夫圓。使用的圖片來自：http://www.ihalcon.com/read-1108.html

完整代碼

import cv2.cv2 as cv2 import numpy as np path='a.jpg' img = cv2.imread(path,0) gaussimg=cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0) #高斯濾波，(3,3)為高斯半徑 medianimg = cv2.medianBlur(gaussimg, 7) #中值濾波 cannyimg=cv2.Canny(medianimg,0,148) #canny邊緣檢測 temp = np.ones(cannyimg.shape,np.uint8)*255 #創建一個空的畫布 contours= cv2.findContours(cannyimg,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) contour = contours[0] #提取輪廓 cv2.drawContours(temp,contour,-1,(0,0,0),3) #把輪廓畫到畫布上 cv2.imshow('image',temp) cv2.waitKey(1000) circle = cv2.HoughCircles(temp,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=10,minRadius=0,maxRadius=800) #按照畫布上的輪廓生成霍夫圓 circle = np.uint16(np.around(circle)) img2bgr=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR) count=1 #終止信號，只取第一個霍夫圓，試著用數組取了但是沒成功 for i in circle[0]:#得到的霍夫圓是默認按照投票結果的累加值排序，一般取第一個就是與輪廓最擬合的那個 #如果有多個圓識別，可以試試用多次霍夫圓，試著用半徑過濾到同一塊的圓，再取最為擬合的第一個圓，不過這樣不穩定 cv2.circle(img2bgr,(i[0],i[1]),i[2],(0,0,255),5) #在圖像上畫出這個霍夫圓 count+=1 if count==2: break cv2.imshow('image',img2bgr) cv2.waitKey(1000)

運行結果

原圖：

運行結果：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的opencv--检测图片中的圆形的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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