如何基于OpenCV&Python实现霍夫变换圆形检测(半径检测)

简述

基于python使用opencv实现在一张图片中检测出圆形，并且根据坐标和半径标记出圆。不涉及理论，只讲应用。

霍夫变换检测圆形的原理

其实检测圆形和检测直线的原理差别不大，只不过直线是在二维空间，因为y=kx+b，只有k和b两个自由度。而圆形的一般性方程表示为(x-a)²+(y-b)²=r²。那么就有三个自由度圆心坐标a,b,和半径r。这就意味着需要更多的计算量，而OpenCV中提供的cvHoughCircle()函数里面可以设定半径r的取值范围，相当于有一个先验设定，在每一个r来说，在二维空间内寻找a和b就可以了，能够减少计算量。

实例演示

完整代码

import  cv2
#载入并显示图片
img=cv2.imread('circle.png')
cv2.imshow('img',img)
#灰度化
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#输出图像大小，方便根据图像大小调节minRadius和maxRadius
print(img.shape)
#霍夫变换圆检测
circles= cv2.HoughCircles(gray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,100,param1=100,param2=30,minRadius=5,maxRadius=300)
#输出返回值，方便查看类型
print(circles)
#输出检测到圆的个数
print(len(circles[0]))
print('-------------我是条分割线-----------------')
#根据检测到圆的信息，画出每一个圆
for circle in circles[0]:
 #圆的基本信息
 print(circle[2])
 #坐标行列
 x=int(circle[0])
 y=int(circle[1])
 #半径
 r=int(circle[2])
 #在原图用指定颜色标记出圆的位置
 img=cv2.circle(img,(x,y),r,(0,0,255),-1)
#显示新图像
cv2.imshow('res',img)
#按任意键退出
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果