OpenCV20---霍夫圆检测-白红宇

OpenCV20---霍夫圆检测

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发布时间：2019-03-21

本文共 2130 字，大约阅读时间需要 7 分钟。

#霍夫圆检测技术原理及应用

##霍夫圆检测的基本原理

霍夫圆检测是一种基于数学原理的图像处理技术，专门用于检测图像中的圆形。其工作原理源自平面解析几何中的极坐标变换。假设平面坐标系中的任意一点$(x_0, y_0)$处于圆心位置，圆上任意一点$(x, y)$到该圆心的距离均为半径$r$，在极坐标系中则可以表示为$(r, \theta)$。霍夫圆检测的核心在于，如果图像中的圆形在笛卡尔坐标系中是连续的，则在其投影到(a, b, r)空间时，这些点会集中在一个立体点上。通过这一性质，霍夫变换能够有效地提取图像中的圆心和半径信息。

##霍夫圆检测的工作流程

霍夫圆检测通常包括以下几个关键步骤：

边缘检测：首先对图像进行边缘检测，去除图像中不属于圆形边界的点，将这些区域的值设置为零。

圆心候选寻找：遍历图像中所有非零值所在的位置，将这些点投影到(a, b, r)空间，直接将其作为圆心候选点。

圆心验证：对于每个圆心候选点$(a, b)$，计算其在笛卡尔坐标系中到图像中所有可能点$(x, y)$的距离平方值之和(r²)。满足特定阈值条件的圆心会被确认为真实的圆心。

半径计算：对于确认的圆心位置，通过计算图像中点到圆心的距离 distribute，确定最优的半径值。

##HoughCircles函数的使用说明

在OpenCV中，霍夫圆检测主要通过cv::HoughCircles函数来实现。本函数接受以下参数：

image：输入图像，必须是8位的单通道灰度图像。

circles：输出数组，存储检测到的圆的信息，每个圆由一个三元组$(a, b, r)$表示。

method：检测方法，当前只支持HOUGH_GRADIENT。

dp：检测尺度参数，建议设置为1，表示在原图尺度下进行检测。

mindist：最小距离阈值，用来判断两个圆是否为同心圆。

param1：Canny边缘检测的低阈值。

param2：中心点累加器阈值，用于筛选候选圆心。

minradius：最小允许半径。

maxradius：最大允许半径。

##代码示例

以下是一个使用cv::HoughCircles函数进行霍夫圆检测的示例代码：

#include 
   
    #include 
    
     #include 
     
      using namespace cv;using namespace std;int main(int argc, char* argv) {    Mat src; // 读取输入图像    if (!src.data) {        cout << "could not load image..." << endl;        return -1;    }    namedWindow("input image", WINDOW_AUTOSIZE);    namedWindow("Hough Demo", WINDOW_AUTOSIZE);    imshow("input image", src);    // 中值滤波消除噪声    Mat moutput;    medianBlur(src, moutput, 3);    cvtColor(moutput, moutput, COLOR_BGR2GRAY);    vector
      
        circles;    // 调用霍夫圆检测函数    HoughCircles(moutput, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, 30, 100, 25, 2, 50);    // 将结果显示在图像上    Mat dst; // 复制原图    src.copyTo(dst);    for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++) {        Vec3f circle = circles[i];        // 画圆心        circle(dst, Point(circle[0], circle[1]), circle[2], Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);        circle(dst, Point(circle[0], circle[1]), 2, Scalar(0, 255, 0), 2, LINE_AA);    }    imshow("Hough Demo", dst);    waitKey(0);    return 0;}

##输出结果

运行上述代码，你将会在图像中看到所有检测到的圆心及其边界。圆心位置以红色色圈表示，圆周以绿色色带表示。

##注意事项

噪声对检测的影响：霍夫圆检测对图像中的噪声较为敏感，推荐在图像处理之前对图像进行中值滤波以减少噪声干扰。

半径计算依据：霍夫圆检测的半径计算基于图像中点与圆心的距离分布，能够有效地辨识不同半径的圆。

选择合适的参数：dp和mindist等参数需要根据具体图像特性进行适当调整，以获得最佳检测效果。

转载地址：http://udwgz.baihongyu.com/

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