OpenCV3霍夫圆检测

原理图

（来自于51CTO教学视频）
OpenCV3霍夫变换（圆检测）_opencv

相关API

cv::HoughCircles
因为霍夫圆检测对噪声比较敏感，所以要对图像做中值滤波；
基于效率考虑，OpenCV中实现的霍夫变换圆检测时基于图像梯度的实现，分为两步
1.检测边缘，发现可能的圆心
2.基于第一步的基础上从侯选圆心开始计算最佳半径大小

HoughCircles(
InputArray imgage,//输入图像，必须为8位的单通道灰度图像
OutputArray circles,//输出结果，发现的圆信息
Int method,//方法-HOUGH_GRADIENT
Double dp,//dp=1
Double mindist,//10最短距离-可以分辨是两个圆的，否则认为是同心圆
Double param1,
Double param2,//中心点累加器阈值-候选圆心
Int minradius,//最小半径
Int maxradius//最大半径
)

//OpenCV3霍夫变换-圆的检测
#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
	const char* file = "my.png";
	//读取图像
	Mat img = imread(file);
	//读取图像出错
	if (img.empty()) {
		cout << "null" << endl;
		return -1;
	}
	//进行色彩空间的转换
	cvtColor(img, img, CV_BGR2GRAY);
	imshow("img", img);
	//霍夫圆检测
	vector<Vec3f>pcircles;//存放圆心,极坐标表示(x,y,r)
	HoughCircles(img, pcircles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 100, 100,30,0,200);
	//1-累加器图像的分辨率,增大则分辨率变小
	//100-很重要的一个参数，告诉两个圆之间的距离的最小距离，如果已知一副图像，可以先行计算出符合自己需要的两个圆之间的最小距离。
	//100-canny算法的阈值上限，下限为一半（即100以上为边缘点，50以下抛弃，中间视是否相连而定）
	//30-决定成圆的多寡 ，一个圆上的像素超过这个阈值，则成圆，否则丢弃
	//0-最小圆半径，这个可以通过图片确定你需要的圆的区间范围
	//200-最大圆半径
	//从新加载图像
	Mat newimg = imread(file);
	if (newimg.empty()) {
		return -1;
	}
	//画圆
	for (size_t i = 0; i < pcircles.size(); ++i) {
		circle(newimg, Point(pcircles[i][0], pcircles[i][1]), pcircles[i][2], Scalar(255, 0, 0), 2, 8);
		cout << pcircles[i] << endl;
	}
	cout << "end" << endl;
	imshow("newimg", newimg);
	waitKey(0);
	return 0;
}

OpenCV3霍夫变换（圆检测）_计算机视觉_02