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 *霍夫圆检测
        霍夫变换进行圆检测
        几何中圆心坐标和半径表征一个圆，
         从平面坐标到极坐标转换三个参数C(x0, y0, r), 固定r，在0-360度空间的时候只有x0, y0这两个变量，就是a跟b,
         其中x0, y0是圆心，那么在圆心处有最大值，霍夫空间累计最大值在圆心处
         假设平面坐标的任意一个圆上的点，转换到极坐标中，C（x0, y0, r)处有最大值
API cv::HoughCircles
        因为霍夫圆检测对噪声比较敏感，所以首先要对图像做中值滤波。椒盐噪声一般是极大值或者极小值一般就去除掉了
        基于效率考虑（因为理论上在那个四维空间里面找实在是太慢了），Opencv中实现的霍夫变换圆检测是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候选圆心开始计算最佳圆半径大小
        HoughCircles(
                InputArray image, // 输入图像 ,必须是8位的单通道灰度图像
                OutputArray circles, // 输出结果，发现的圆信息，也是向量数组vector
                Int method, // 方法 - HOUGH_GRADIENT 我们通过梯度来寻找
                Double dp, // dp = 1：在原图上寻找；dp = 2,比原图少一半，在宽高各小一半的上面寻找，在小图片上面寻找速度肯定快
                Double mindist, // 10 最短距离-这两个圆心相距多短可以认为是两个圆，因为有的圆是同心圆，它中心在一个位置，半径不一样
                                         //可以分辨是两个圆的，否则认为是同心圆- src_gray.rows/8
                Double param1, // canny edge detection low threshold，霍夫圆检测包括两步，一个是Canny的梯度, 通过Canny求图像的梯度，在这
                                          //边缘基础上去做圆心候选，然后去做圆的检测，这个是Canny变换的低阈值
                Double param2, // 中心点累加器阈值 – 候选圆心 中心点累加器你选个30， 50差不多了，有一个弧度长度，超过这个30，50个像素属于同一个
                                          //圆心的话，那么就有一个小弧度了应该基本上可以认为是圆了
                Int minradius, // 最小半径 圆的半径，你这个范围越大计算越慢，因为在寻找，从小到大在那做
                Int maxradius//最大半径
        )
*/

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

void Canny_Demo(int, void*);

int main()
{
    Mat src, src_gray, dst;
    src = imread("D:/A_Graduation/Learning/opencv/learningOpencv/1.png");
    imshow("src", src);

//对图像预处理还有参数的把握对结果至关重要
// 中值滤波，防止噪点的产生，如果是其他噪声，不是椒盐噪声，我们还可以尝试高斯blur也可以去噪声
    Mat moutput;
    medianBlur(src, moutput, 3); //ksize一定要是奇数啊
    cvtColor(moutput, moutput, CV_BGR2GRAY);

//霍夫圆检测
    vector<Vec3f> pcircles; //圆的信息，这里是可能的圆心
    HoughCircles(moutput, pcircles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 5, 100, 30, 20, 30);
    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]), 2, Scalar(198, 23, 155), 2, LINE_AA);  //把圆心的位置标注出来了
    }
    imshow("output", dst);

    waitKey(0);
    return 0;
}