霍夫圆检测原理

从平面坐标到极坐标转换三个参数

假设平面坐标的任意一个圆上的点,转换到极坐标中:
处有最大值,霍夫变换正是利用这个原理实现圆的检测。

cv::HoughCircles
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:
. 检测边缘,发现可能的圆心
. 基于第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径大小
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
Int method, // 方法 - HOUGH_GRADIENT
Double dp, // dp = 1;
Double mindist, // 10 最短距离-可以分辨是两个圆的,否则认为是同心圆- src_gray.rows/8
Double param1, // canny edge detection low threshold
Double param2, // 中心点累加器阈值 – 候选圆心
Int minradius, // 最小半径
Int maxradius //最大半径
)
int main(int argc, char** argv) {
Mat src, dst;
src = imread(STRPAHT3);
if (!src.data) {
printf("could not load image...\n");
return -;
} Mat moutput;
//中值滤波medianBlur
medianBlur(src, moutput, );
cvtColor(moutput, moutput, CV_BGR2GRAY); //基于灰度空间
vector<Vec3f> pcircles;
HoughCircles(moutput, pcircles, CV_HOUGH_GRADIENT, , , , , , );
src.copyTo(dst);
//重新传回rgb色彩空间
cvtColor(dst, dst, CV_BGR2GRAY);
for (size_t i = ; i < pcircles.size(); i++) {
Vec3f cc = pcircles[i];
circle(dst, Point(cc[], cc[]), cc[], Scalar(, , ), , LINE_AA);
circle(dst, Point(cc[], cc[]), , Scalar(, , ), , LINE_AA);
}
imshow("OUTPUT_TITLE", dst); waitKey();
}

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