利用OpenCV霍夫变换检测出圆
【OpenCV入门教程之十四】OpenCV霍夫变换：霍夫线变换，霍夫圆变换合辑
Opencv--HoughCircles源码剖析
HoughCircles函数可以利用霍夫变换算法检测出灰度图中的圆。它和之前的HoughLines和HoughLinesP比较明显的一个区别是它不需要源图是二值的，而HoughLines和HoughLinesP都需要源图为二值图像。
1 void HoughCircles(InputArray image,OutputArray circles, int method, double dp, double minDist, double param1=100,double param2=100, int minRadius=0, int maxRadius=0 )
- 第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，即源图像，需为8位的灰度单通道图像。
- 第二个参数，InputArray类型的circles，经过调用HoughCircles函数后此参数存储了检测到的圆的输出矢量，每个矢量由包含了3个元素的浮点矢量(x, y, radius)表示。
- 第三个参数，int类型的method，即使用的检测方法，目前OpenCV中就霍夫梯度法一种可以使用，它的标识符为CV_HOUGH_GRADIENT，在此参数处填这个标识符即可。
- 第四个参数，double类型的dp，用来检测圆心的累加器图像的分辨率于输入图像之比的倒数，且此参数允许创建一个比输入图像分辨率低的累加器。上述文字不好理解的话，来看例子吧。例如，如果dp= 1时，累加器和输入图像具有相同的分辨率。如果dp=2，累加器便有输入图像一半那么大的宽度和高度。
- 第五个参数，double类型的minDist，为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离，即让我们的算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离。这个参数如果太小的话，多个相邻的圆可能被错误地检测成了一个重合的圆。反之，这个参数设置太大的话，某些圆就不能被检测出来了。
- 第六个参数，double类型的param1，有默认值100。它是第三个参数method设置的检测方法的对应的参数。对当前唯一的方法霍夫梯度法CV_HOUGH_GRADIENT，它表示传递给canny边缘检测算子的高阈值，而低阈值为高阈值的一半。
- 第七个参数，double类型的param2，也有默认值100。它是第三个参数method设置的检测方法的对应的参数。对当前唯一的方法霍夫梯度法CV_HOUGH_GRADIENT，它表示在检测阶段圆心的累加器阈值。它越小的话，就可以检测到更多根本不存在的圆，而它越大的话，能通过检测的圆就更加接近完美的圆形了。
- 第八个参数，int类型的minRadius,有默认值0，表示圆半径的最小值。
- 第九个参数，int类型的maxRadius,也有默认值0，表示圆半径的最大值。
1 Mat src_color = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/环形计数专利/样本图像/白环.png");//读取原彩色图 2 //imshow("原图-彩色", src_color); 3 4 //声明一个三通道图像，像素值全为0，用来将霍夫变换检测出的圆画在上面 5 Mat dst(src_color.size(), src_color.type()); 6 dst = Scalar::all(0); 7 8 Mat src_gray;//彩色图像转化成灰度图 9 cvtColor(src_color, src_gray, CV_BGR2GRAY); 10 threshold(src_gray, src_gray, 100, 255, CV_THRESH_OTSU); 11 src_gray = 255 - src_gray; 12 imshow("原图-灰度", src_gray); 13 //imwrite("src_gray.png", src_gray); 14 15 Mat bf;//对灰度图像进行双边滤波 16 bilateralFilter(src_gray, bf, kvalue, kvalue * 2, kvalue / 2); 17 //imshow("灰度双边滤波处理", bf); 18 //imwrite("src_bf.png", bf); 19 20 vector<Vec3f> circles;//声明一个向量，保存检测出的圆的圆心坐标和半径 21 HoughCircles(bf, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1.5, 20, 130, 38, 10, 50);//霍夫变换检测圆 22 cout << circles.size() << endl; 23 //cout << "x= y= r=" << endl; 24 25 for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++)//把霍夫变换检测出的圆画出来 26 { 27 Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1])); 28 int radius = cvRound(circles[i][2]); 29 30 circle(dst, center, 0, Scalar(0, 255, 0), -1, 8, 0); 31 circle(dst, center, radius, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0); 32 33 //cout << cvRound(circles[i][0]) << " " << cvRound(circles[i][1]) << " " 34 //<< cvRound(circles[i][2]) << endl;//在控制台输出圆心坐标和半径 35 } 36 37 imshow("特征提取", dst); 38 //imwrite("dst.png", dst); 39 40 waitKey();
霍夫梯度法的缺点
<1> 在霍夫梯度法中，使用Sobel导数来计算局部梯度，其可以视作等同于一条局部切线，这不是一个数值稳定的做法。在大多数情况下，这样做会得到正确的结果，但或许会在输出中产生一些噪声。
<2> 在边缘图像中的整个非0像素集被看做每个中心的候选部分。因此，如果把累加器的阈值设置偏低，算法将要消耗比较长的时间。第三，因为每一个中心只选择一个圆，如果有同心圆，就只能选择其中的一个。
<3> 因为中心是按照其关联的累加器值的升序排列的，并且如果新的中心过于接近之前已经接受的中心的话，就不会被保留下来。且当有许多同心圆或者是近似的同心圆时，霍夫梯度法的倾向是保留最大的一个圆。可以说这是一种比较极端的做法，因为在这里默认Sobel导数会产生噪声，若是对于无穷分辨率的平滑图像而言的话，这才是必须的。
从实际运行的结果来看，我们发现HoughCircles函数不足之处是所需要的参数较多，而且每个参数的改变对结果影响都很大，即漏检和错检的几率很大。