霍夫圆检测

将空域点转化为极坐标，圆的极坐标表示如下

x=Rcosθ+a

y=Rsinθ+b

令xy已知，ab未知，则可以在原来的圆边界上上生成同样半径的圆

这些圆的交点就是圆心，在极坐标中，圆心点的始终处于最大值就是霍夫曼检测的原理（圆心是相交最多次数的点）

代码演示

#include"pch.h"
#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char **argv)
{
    Mat src, dst;
    src = imread("2.jpg");
    if (!src.data)
    {
        printf("Error
");
        return -1;
    }

    char INPUT_TITLE[] = "input_image";
    char OUTPUT_TITLE[] = "hough_circle_demo";
    namedWindow(INPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    namedWindow(OUTPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow(INPUT_TITLE, src);

    //中值滤波
    Mat mlf_opt;
    medianBlur(src, mlf_opt, 3);//ksize取3
    cvtColor(mlf_opt, mlf_opt, CV_BGR2GRAY);

    //霍夫圆检测
    vector<Vec3f> pcircles;//可能的圆心
    HoughCircles(mlf_opt, pcircles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 10, 100, 35, 5, 50);
    cout << pcircles[1] << endl;
    src.copyTo(dst);
    for (size_t i = 0; i < pcircles.size(); ++i)
    {
        Vec3f cc = pcircles[i];
        circle(dst, Point(cc[0], cc[1]), cc[2], Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
        circle(dst, Point(cc[0], cc[1]), 1, Scalar(198, 20, 255), 2, LINE_AA);

    }
    imshow(OUTPUT_TITLE, dst);
    waitKey(0);
    return 0;
}

 

函数带有以下自变量:

• src_gray: 输入图像 (灰度图)
• circles: 存储下面三个参数:  集合的容器来表示每个检测到的圆.
• CV_HOUGH_GRADIENT: 指定检测方法. 现在OpenCV中只有霍夫梯度法
• dp = 1: 累加器图像的反比分辨率
• min_dist = src_gray.rows/10: 检测到圆心之间的最小距离
• param_1 = 100: Canny边缘函数的高阈值
• param_2 = 35: 圆心检测阈值.
• min_radius = 5: 能检测到的最小圆半径, 默认为0.
• max_radius = 50: 能检测到的最大圆半径, 默认为0

 circle打印圆，第一个打印边界，第二个打印圆心（半径调小）