python霍夫圆检测多个圆

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mob64ca12d84572 2025-01-02 04:29:37 ©著作权

文章标签 ci OpenCV 霍夫变换 文章分类 Python 后端开发

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Python 霍夫圆检测多个圆的实用指南

圆形检测在计算机视觉领域是一个重要的任务，尤其在检测物体轮廓时非常有用。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 中的 OpenCV 库进行霍夫圆检测以识别图像中的多个圆形。同时，我们还将包括代码示例、旅行图和序列图，帮助读者更好地理解这个过程。

霍夫变换简介

霍夫变换是一种用于图像分析的图形变换，常用于检测几何形状中的特定模式。在圆形检测中，霍夫圆变换通过将图像的边缘某一点的 R、X、Y 坐标映射到圆的参数空间（中心x、中心y和半径R）来查找圆形。

安装必要的库

在开始编码之前，确保你已经安装了 OpenCV 和 NumPy。可以使用以下命令进行安装：

pip install opencv-python numpy

编写代码

下面是一个简单的 Python 程序示例，它使用霍夫圆变换检测图像中的多个圆。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转换为灰度图
image = cv2.imread('circles.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.medianBlur(gray, 5)

# 霍夫圆检测
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGHCIRLE, dp=1, minDist=20,
                           param1=50, param2=30, minRadius=1, maxRadius=30)

# 如果找到了圆
if circles is not None:
    circles = np.uint16(np.around(circles))
    for i in circles[0, :]:
        # 绘制圆的边界
        cv2.circle(image, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)
        # 绘制圆心
        cv2.circle(image, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)

# 显示结果
cv2.imshow('detected circles', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

解读代码

导入库：我们导入了 cv2 和 numpy。
读取图像：使用 cv2.imread 读取图像并将其转换为灰度图。
模糊处理：应用中值模糊来减少噪声。
进行圆检测：利用 cv2.HoughCircles 方法检测圆圈，并设定了一些参数，如最小和最大半径。
绘制结果：如果检测到了圆，我们在图像上绘制绿色的圆和红色的圆心。

旅行图

在学习的过程中，我们的旅行经历可以用下面的图示表示，展示了在实现霍夫变换的过程中所经历的每一步。

journey
    title 霍夫圆检测的学习旅程
    section 准备工作
      安装 OpenCV与 NumPy: 5: ユーザー
      学习基本的霍夫变换原理: 4: ユーザー
    section 编码实现
      编写代码进行圆形检测: 4: ユーザー
      运行程序并调试: 3: ユーザー
    section 结果展示
      查看检测到的圆形: 5: ユーザー
      分析和优化参数: 4: ユーザー

序列图

接下来，我们可以通过一个序列图展示在运行霍夫圆检测时涉及的关键步骤。

sequenceDiagram
    participant User
    participant OpenCV
    participant Image as "Image File"
    
    User->>Image: 提供输入图像
    User->>OpenCV: 读取并转换为灰度图
    OpenCV-->>User: 返回处理后的图像
    User->>OpenCV: 请求霍夫圆检测
    OpenCV-->>User: 返回检测到的圆
    User->>OpenCV: 绘制圆及圆心
    OpenCV-->>User: 返回带有圆的图像