HoughCircles()圆检测的正确阈值opencv c++
HoughCircles()是OpenCV中的一个函数，用于进行圆形检测。它基于霍夫变换算法，可以在图像中检测出圆形对象的位置和半径。
在OpenCV中，HoughCircles()函数的正确阈值参数主要包括两个：
- dp：表示霍夫变换中圆心检测的分辨率与图像分辨率的比值。默认值为1，如果dp设置为2，则圆心检测的分辨率是图像分辨率的一半。较大的dp值会降低圆心检测的分辨率，可以提高算法的性能。
- minDist：表示检测到的圆心之间的最小距离。如果minDist设置为较小的值，圆心之间的距离较小，可能会检测到更多的圆。如果设置为较大的值，圆心之间的距离较大，可能会忽略掉一些圆。合适的minDist值需要根据具体情况进行调整。
除了这两个阈值参数，HoughCircles()函数还接受其他一些可选参数，如minRadius、maxRadius等，用于指定圆的最小半径和最大半径范围。
在OpenCV中，HoughCircles()函数的应用场景包括但不限于以下几个方面：
- 机器视觉：用于检测图像中的圆形物体，如硬币、轮胎、眼球等。可以在自动化、工业检测、医学影像等领域有广泛应用。
- 计算机图形学：用于图像处理和分析，如图像中圆的定位、圆的跟踪和识别等。
- 机器人导航：在机器人感知和导航中，用于检测环境中的圆形标志物，如交通标志、机器人定位标记等。
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请注意，以上推荐的腾讯云产品和链接仅供参考，具体选择需要根据实际需求和情况进行评估。
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我在Java中使用opencv尝试用眼睛检测图像中的圆(虹膜和瞳孔)，但我没有得到预期的结果。
以下是我的代码
// convert source image to gray
org.opencv.imgproc.Imgproc.cvtColor(mRgba, imgCny, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
//fliter
org.opencv.imgproc.Imgproc.blur(imgCny, imgCny, new Size(3, 3));
//apply canny
org.opencv.imgproc.Imgproc.Canny(imgCny, imgCn
浏览 1提问于2015-11-07得票数 1
我正在尝试编写一个程序，打开一个图像，扫描它的圆/圆形状，并返回坐标，以便我可以使用cv.Circle函数在检测到的圆上绘制圆。
我的问题是:如何使用cv.HoughCircles()获取图像中检测到的圆的坐标/半径？
使用页面，我了解了如何检测圆圈(这花了我很多时间才弄明白，因为我不理解诸如阈值之类的术语，而且Python的OpenCV文档非常糟糕，几乎没有)。不幸的是，在该页面上，它没有显示如何从创建的CvMat中提取检测到的每个圆的信息。我如何提取信息/是否有其他方法(例如，使用MemoryStorage() )？
这是我到目前为止的代码：
import cv, opencv
def
浏览 175提问于2011-03-20得票数 18
我想在c++中用opencv检测图像中的圆。我尝试了dp、parm1和parm2的各种阈值，但我找不到正确的阈值。 圆圈的半径大约是40个像素。我已经添加了一个链接到样本图像。为了得到正确的结果，我需要在HoughCircles()中使用哪些值？ 链接到示例images。
浏览 85提问于2020-10-29得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用圆圈检测来检测瞳孔。当我将整个Mat图像(mGray)输入到HoughCircles函数时，它会检测到许多圆，但当我将Mat图像减少到面部或眼睛区域时，它不会检测到任何圆。
下面是我的代码：
faceROI = mGray.submat(facesArray[i]);
Imgproc.GaussianBlur(faceROI,faceROI, new Size(9,9),2,2);
Mat circles = new Mat();
Imgproc.HoughCircles(faceROI,circles,Imgproc.CV_HOUGH_GRAD
浏览 2提问于2013-07-09得票数 3
1回答
我正在使用Python的OpenCV库来检测图像中的圆。作为测试用例，我使用以下图像：
罐底：
我已经写了下面的代码，它应该在检测之前显示图像，然后显示添加了检测到的圆的图像：
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('can.png')
image_rgb = image.copy()
image_copy = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
grayscaled_image = cv2.cvtColor(image_copy, cv2.COLOR_GRAY2
浏览 0提问于2016-05-03得票数 3
我在OpenCV中遇到了用于圆检测的HoughCircles。但是它有一个参数来指定检测到的圆之间的最小距离。我担心的是，如果两个圆是同心的，即一个圆在另一个圆内，那么这种方法是否有效？
谢谢Shashank
浏览 8提问于2012-08-09得票数 3
1回答
边上的霍夫圆
、、、
我有下面的图像，其中我检测到了边界，代表了7个圆圈。在我看来，识别其上的圆是相当容易的，但我在使用opencv Hough变换检测所有圆时遇到了困难。这是我尝试过的：
img = cv2.imread('sample.png',0)
edges = cv2.Canny(img,20,120)
circles = cv2.HoughCircles(edges,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,100,
param2=40,minRadius=0,maxRadius=250)
根据我在函数中输入的参数，我要么得
浏览 17提问于2020-06-02得票数 0
我试着用OpenCV探测到大量的小圆圈，它们彼此比较接近(只有大约20个像素)。我已经设法使用cv::inRange()和cv::Canny()创建了这个掩码。
原始图像
面具
然而，当我使用cv::HoughCircles()时，只有一些圆圈被准确地检测到。目前，我使用的cv::HoughCircles()参数如下：
cv::HoughCircles(mat, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 2, mat.rows / 256, 100, 8, 2, 8);
这种方法不足以检测如此小且紧密的圆，还是只需要修改cv::HoughCircles()的参
浏览 2提问于2013-07-27得票数 2
回答已采纳
1回答
使用openCV时，如何填充在C++中使用HoughCircles找到的一些圆圈？此圆将用于在图像上创建蒙版。有更好的方法吗？
谢谢。
浏览 0提问于2013-09-19得票数 20
回答已采纳
我对图像中的虹膜和瞳孔检测有一个已知的问题。我已经阅读了一些主题(例如：
关于这个问题，但仍然找不到我的问题的解决方案。
我有一个眼睛图像，我想做的是检测虹膜和瞳孔。我的问题是，我不能选择好的参数值。
这是我的输入示例图片：
这是我的输出：
我的代码发布在下面。
Mat src = Highgui.imread("in.jpg", Highgui.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
Mat des = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type());
Imgproc.GaussianBl
浏览 5提问于2014-11-11得票数 2
3回答
我尝试过使用OpenCV、HoughCircles和findContours来检测圆，但是圆不够完整，或者算法中有太多的噪声。或许我们只是对OpenCV还不够熟悉。附件是我的图像，我需要找到圆圈。你应该能够用你的眼睛清楚地看到它，但是，似乎没有一个圆检测算法工作。我发现，应用中值滤波器可以清除大部分噪声，但即使在中值滤波之后，算法也无法检测到圆圈。
注意，我甚至看过并尝试了这里的解决方案，所以它不是那个问题的重复：
有什么想法吗？这是我需要使用的源映像。
另外，我想要检测圆的原因是我想只使用作为圆的一部分的点进行计算。
原图：
中值滤波图像：
浏览 1提问于2014-10-07得票数 5
1回答
有没有可能得到不完整圆的坐标？我使用的是opencv和python。所以我可以找到大部分的圆圈。但我不知道如何才能检测出图片中不完整的圆圈。我正在寻找一种简单的方法来解决它。
import sys
import cv2 as cv
import numpy as np
## [load]
default_file = 'captcha2.png'
# Loads an image
src = cv.imread(cv.samples.findFile(default_file), cv.IMREAD_COLOR)
## [convert_to_gray]
# Con
浏览 3提问于2021-03-08得票数 2
我正在学习本教程：
我在玩HoughCircles的参数(甚至那些你在代码ex: HoughCircles中没有看到的参数)，它看起来非常innacurate，在我的项目中，您在图片上看到的磁盘将被放置在随机点上，我需要能够检测到它们及其颜色。
目前我只能检测到几个圆圈，有时会有一些随机的圆圈被画在没有圆圈的地方，所以我有点困惑。
这是用openCV进行圆周检测的最佳方法，还是有一种更精确的方法？另外，为什么我的代码没有检测到每个圆圈？
初始板：
绘制圆：
我的代码：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('Photos/bo
浏览 6提问于2021-01-26得票数 1
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1回答
实际上，我有一张电源线图像，我想测量电源线横截面上每一层的厚度。有关更多信息，请查看图片，如下所示：
以下是电缆的原始图像：
下面是使用OpenCV的Hough circle方法检测同心圆的代码：
import numpy as np
import cv2
image = cv2.imread("GoldenSpike.png",0)
output = cv2.imread("GoldenSpike.png",1)
cv2.imshow("Original image", image)
cv2.waitKey()
浏览 16提问于2021-09-06得票数 0
3回答
我需要任何C#和/或OpenCV专家的帮助，让我的圆圈检测脚本更准确。
在OpenCV中，圆检测是由称为HoughCircles算法或框架的东西来完成的。
我使用的是OpenCV的C#包装器(用于Unity)
它又直接基于OpenCV的官方java包装器。
我的圆检测代码如下所示(当然没有OpenCv依赖项)，我还附加了两个图像，以便您可以看到结果。需要做出哪些改变才能改善结果？我还包括了原始的2张图片以供参考。
using UnityEngine;
using System.Collections;
using System;
using OpenCVForUnity;
public
浏览 1提问于2015-07-09得票数 1
3回答
Hough圆圈不能探测眼睛虹膜
、、、、
我想用Hough Circle算法检测眼睛虹膜及其中心。
我用的是这个代码：
private void houghCircle()
{
Bitmap obtainedBitmap = imagesList.getFirst();
/* convert bitmap to mat */
Mat mat = new Mat(obtainedBitmap.getWidth(),obtainedBitmap.getHeight(),
CvType.CV_8UC1);
Mat gr
浏览 3提问于2016-02-09得票数 6
1回答
我正在尝试使用openCV检测具有特定颜色的形状。我要做的第一件事，就是检测图像中的圆。
通过下面的函数调用，我可以使用houghCircles检测圆圈：
HoughCircles(gray, c, CV_HOUGH_GRADIENT, 1.5, gray.rows / 10, 200, 100, 0, 0);
现在，我正在尝试检测具有特定颜色的圆圈。我使用inRange函数完成此操作，该函数返回一个8位的单通道图像。
此函数只能从图像中过滤出给定的颜色。也就是黄色。
但是当我将返回的图像传递给houghCircles函数时，它没有返回圆形。没有编译错误。
我已经尝试更改了houghCircl
浏览 0提问于2017-02-27得票数 0
3回答
使用OpenCV进行椭圆检测
、、、、
我想使用OpenCV 2.4.1包中包含的教程2-Basic来检测OpenCV for Android中的省略号。请注意，我的椭圆将是一个完美的photoshop。
据我所知，使用"HoughCircles“只能找到完美的(或更多)圆，因此省略了省略。
任何帮助都将不胜感激，因为我完全是OpenCV的初学者。
这就是我到目前为止所尝试的
case Sample2NativeCamera.VIEW_MODE_CANNY: (ignore the Canny mode...)
capture.retrieve(mGray, Highgui.CV_CAP_ANDRO
浏览 2提问于2012-06-11得票数 12
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1回答
我仍然是OpenCV的初学者，我正在尝试使用HoughCircles来检测圆，参数如下：
HoughCircles(gray, circles, CV_HOUGH_GRADIENT,2, gray.rows/8, 200, 90, 0, 130 );
但是，HoughCircles检测不到类似于圆的形状，如下图所示。
你有关于如何解决这个问题的想法吗？
提前谢谢你。
浏览 0提问于2012-12-15得票数 4
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1回答
我有一个圆圈的图像。有时，HoughCircles会检测到这些圆圈，并给出我所期望的。其他情况下，它不会检测到，即使图像有圆圈(所以它会返回'None')。
我使用的detectCircles(路径)函数：
img = cv2.imread(path,0)
img = cv2.medianBlur(img,5)
circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,
param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)
我认为这可能是我使
浏览 0提问于2018-03-23得票数 0
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1回答
我在OpenCV中做了自我介绍(为了在大学里做一个软件项目)，并找到了一个用于颜色圆检测的，我对此进行了调整和测试。它是用C语言编写的OpenCV 1，所以我尝试将它转换为OpenCv 2类API，一切都很好，但我遇到了一个问题：
C函数cvHoughCircles产生C++函数HoughCircles以外的其他结果。
C版本找到了我的测试圈，错误率很低，但是C++版本的错误率要高得多。
//My C implementation
IplImage *img = cvQueryFrame( capture );
CvSize size = cvGetSize(img);
浏览 2提问于2014-05-05得票数 0
2回答
我有一张图片，显示两个圆圈共享同一个中心，但半径不同--一个内圆和一个外圆。我需要检查一下，这两个圆圈是否被“打破”了，也就是说，圆圈的形状是否有某种磨损或破损。
圆圈的半径总是相同的，所以我用HoughCircles of OpenCV来确定两个圆圈中的每一个都有一个给定的半径，以确定图像是否包含这两个圆圈。可以找到圆圈，没有任何问题。我对图像处理相当缺乏经验，所以我想，使用HoughCircles只能在圆圈的形状完美无缺的情况下才能找到圆圈，但是HoughCircles也会找到圆圈，如果它们是圆圈笔画上的一些边缘或曲线。
是否有更好的方法来检查这两个圆圈是否完好无损，还是HoughCirc
浏览 3提问于2014-08-21得票数 0
1回答
我正在尝试检测圆圈中的黑点或黑点(在下面的图像中我用箭头指向的那些圆圈)。
我目前的方法是在HoughCircles中使用OpenCV函数来检测半径大于2个像素的圆。我对社区的问题是:假设我检测到这些圆圈(如下图所示)，我如何将我用箭头指向的圆圈与其他圆圈分开。箭头指向的圆圈是我感兴趣的圆圈，其中有黑色/深色。粉红色的高光是HoughCircles检测到的。另外，我自己也添加了箭头，以显示我兴趣的圆圈。
下面是我一直在使用的python代码。这是图像的，以防您想要尝试它。
import sys
import cv2 as cv
import numpy as np
import
浏览 3提问于2020-03-12得票数 2
1回答
我试着把一些像OpenCV中的等高线这样的圆圈拟合成一个完美的圆，就像上面的图一样。
我试图拟合的轮廓就像这张照片中的一样。
我试图通过使用HoughCircles函数来实现它，但是结果太不精确了。有人知道如何在不使用OpenCV HoughCircles函数的情况下正确地执行此操作吗？？
浏览 3提问于2014-02-07得票数 1
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2回答
我使用cvHoughCircles在以下图像中找到两个白色的椭圆：
我首先使用阈值来定位白色区域，然后使用Hough变换。但输出不正确，如下所示：
我不明白发生了什么事？为什么它是检测三个圆圈和为什么只有一个被正确地检测？有什么建议吗？
下面是我的代码：
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <math
浏览 1提问于2012-05-18得票数 2
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我正在开发应用程序，其中我必须检测矩形对象和绘制轮廓我正在使用Open cv android库...
我成功地检测到了圆，并在图像内部绘制了轮廓，但多次检测不到正方形或矩形，draw....Here是我对圆的代码。
Bitmap imageBmp = BitmapFactory.decodeResource(MainActivityPDF.this.getResources(),R.drawable.loadingplashscreen);
Mat imgSource = new Mat(), imgCirclesOut = new Mat();
Utils.bitmapToMat(ima
浏览 0提问于2013-05-29得票数 5
1回答
我要计算红圆半径(图2)。我很难用HoughCircles从OpenCV找到这些圆圈。正如你在图中看到的。2我只能找到用HoughCircles显示为黑色的中心的小圆圈。
原创
图2.
既然我知道红圆的中心(和红圆一样)，有没有办法简单地计算红圆的半径？
是否还可能有一种通用的方法来计算更复杂的图像上的圆圈半径，例如：
编辑:这里是我获得图2之后代码中有趣的部分：
threshold(maskedImage, maskedImage, thresh, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);
std::vector<Vec3f
浏览 2提问于2014-09-04得票数 6
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我有以下图像：
当我在MATLAB中使用hough变换时，我得到了100%的圆检测。
我在MATLAB中使用以下代码：
[centersDark, radiiDark] = imfindcircles(closed_pic,[Rmin Rmax],'ObjectPolarity','dark');
我在cpp中使用以下代码：
cv::medianBlur(mat, mat, 5);
cv::Mat grayMat;
cv::cvtColor(mat, grayMat, cv::COLOR_BGR2GRAY);
std::vector
浏览 0提问于2016-08-21得票数 0
1回答
我正在用Objective++和OpenCV在图像上检测球。我试图使用HoughCircle转换，但我没有正确地检测球。对我来说，这些参数似乎不符合函数的描述。它的目标- C++与C++不同吗？
这是我的代码和OpenCV函数的描述：
cv::medianBlur(grayMat, grayMat, 17);
std::vector<cv::Vec3f> circles;
cv::HoughCircles(grayMat, circles, CV_HOUGH_GRADIENT,
1, //dp resolution
浏览 1提问于2017-06-27得票数 1
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我正在做一个项目，在那里我需要识别图像的某些区域。在处理图像和删除所有不必要的东西后，我最终得到了我需要的区域，如图像中所示(绿色圆圈内的区域)。
我不能用OpenCV在那个区域画一个圆圈。我目前正在使用Java版本的OpenCV。如果有人能为我指出正确的方向，如何实现绿色圆圈的形象，这将是非常有帮助的。
我试着去探测那个区域。blob探测器-没有取得很大的成就。团簇-与blob探测器相同。HoughCircles -在图像中绘制不必要的圆圈。FindContour -没有画任何东西，因为它不是一个完美的圆，椭圆或任何其他众所周知的多边形。
谢谢你的帮助。
浏览 4提问于2016-05-18得票数 1
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4回答
我正在尝试从图像数据库中检测CD的图像。我认为我可以在每个图像上使用Circle Hough变换，并选择包含具有相似中心的同心圆的图像。
我试过在EMGU中使用HoughCircles方法，如果圆不在外部圆的中心，它工作得很好，但如果它们在外部圆的中心，它就不起作用。这是霍夫变换本身的限制，还是仅仅是实现的minDist限制的问题？
在以下两个图像上使用以下参数(我已经做了大量的修改)：
Gray cannyThresh = new Gray(180);
Gray accumulatorThresh = new Gray(300);
int dp = 3;
double minDist = 0
浏览 2提问于2012-12-19得票数 4
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1回答
我正在做一个项目，在那里我想检测到一个特定皮肤图像中的毛孔。我使用Java尝试过各种方法(HoughCircles、BlobDetection和轮廓)来自OpenCv，但是，我无法继续。
HoughCircles向我展示了所有的假圆，轮廓也是如此。我当前的代码使用了blob检测技术，这也没有显示所需的内容。示例代码如下所示：
public void detectBlob() {
Mat orig = Highgui.imread("skin_pore.jpg",Highgui.IMREAD_GRAYSCALE);
Mat MatOut= new Mat();
浏览 1提问于2016-10-06得票数 1
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1回答
我正试图用OpenCV来检测反映环境的银球：
用黑球，我通过探测圆圈成功地做到了：
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0);
gray = cv2.medianBlur(gray,5)
gray = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY,11,3.5)
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
gray =
浏览 0提问于2018-04-04得票数 4
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2回答
获取位图中圆的直径
、、、、
我的问题如下。我需要在位图中精确测量圆的直径。我有几个圆圈的位图。它们中的一些是同心的。我需要它们直径的值。我尝试了OpenCV和EmguCV以及他们的HoughCircles方法。但是这个方法会在没有圆的地方找到圆(我尝试了很多输入参数的组合)。如果它找到了它们，当它发现与位图中的圆完全相同时，就不存在这种情况。它们的圆心和直径与原始图片上的圆圈不同。所以这种方法只适用于某种游戏。不是我的目的(工业的精确测量)。
你知道怎么做的方法或算法吗？(我更喜欢C#，但如果它使用伪代码或不同的语言，我会重写它)
提前谢谢。
浏览 1提问于2014-02-28得票数 0
2回答
我有一个包含另一个类似形状的圆圈形状的图像。我正在试着找出这两个形状的区域。我正在使用openCv c++ Hough圆检测，但它不能检测形状。OpenCV中有没有其他函数可以用来检测形状和找到区域？
添加了编辑图像。
下面是我的示例代码
int main()
{
Mat src, gray;
src = imread( "detect_circles_simple.jpg", 1 );resize(src,src,Size(640,480));
cvtColor( src, gray, CV_BGR2GRAY );
// Reduce the noise
浏览 4提问于2017-03-20得票数 4
我在Anaconda Navigator上使用Python3.6和Spyder IDE (OpenCV 3.2.4)的“Spyder Version: 3.4.0”。
当我使用这些参数调用HoughCircles()时，它返回无效的圆数据：
=====================================================================
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.8, 30, 10, 310,minRadius = 35, maxRadius = 255)
len(c
浏览 0提问于2018-04-05得票数 2
1回答
我正在实现一个函数，以便检测图像中的圆。我正在使用OpenCV for Java来识别圆圈。灰度图像确实显示了一个圆。
下面是我的代码：
Mat gray = new Mat();
Imgproc.cvtColor(img, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
Imgproc.blur(gray, gray, new Size(3, 3));
Mat edges = new Mat();
int lowThreshold = 100;
int ratio = 3;
Imgproc.Canny(gray, edges, lowThreshold, lowThresho
浏览 0提问于2016-11-10得票数 3
1回答
我正在使用openCV处理一幅图像，并使用houghcircles来检测被测图像中的圆，并使用欧几里德距离计算它们的中心之间的距离。由于这将以像素为单位，我需要以毫米或英寸为单位的绝对距离，谁能让我知道如何做到这一点
提前谢谢。
浏览 1提问于2019-05-18得票数 0
我无法从Android中的OpenCV垫上获取圆向量值。我想使用这个函数：
HoughCircles(Mat image, Mat circles, int method, double dp, double minDist)
然后我想展示找到的圆圈。我遇到的问题是如何在这个函数中使用circles参数。
那么，问题是:如何从Android中OpenCV的Mat类型获取3元素向量的数量和向量中每个元素的值？
浏览 1提问于2011-12-16得票数 1
我正在尝试使用OpenCV(Hough)的圆检测来..检测圆。我在黑色背景上创建了一个实心圆，尝试玩参数，使用模糊和所有的东西，但我就是不能让它找到任何东西。
任何想法，建议等都会很棒，谢谢！
我现在的代码是这样的：
import cv2
import numpy as np
"""
params = dict(dp=1,
minDist=1,
circles=None,
param1=300,
param2=290,
minRa
浏览 0提问于2014-10-08得票数 10
回答已采纳
OpenCV cv.houghcircles()文档包括一个可选的输出向量数组，表示为“圆形”。
cv.HoughCircles(图像，方法，dp，minDist[，循环[，param1[，param2[，minRadius，maxRadius]]) ->圆
在python示例中，我没有看到任何使用此参数的情况。而且，虽然嵌套括号似乎需要使用输出向量参数才能使用以下参数，但我也从未见过它使用过。我确实看到了用作输出数组的“圆形”，以便将方法的返回输出分配给“圆形”。
那是,
圆圈=cv2.(img，method，dp，minDist，param1，param2，minrad，maxrad
浏览 4提问于2021-07-20得票数 0
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3回答
我试图用OpenCV的霍夫圆函数从下面的图像中检测圆圈
我的代码(OpenCV与Python)
myImage = cv2.imread("C:\\sample.jpg")
img = cv2.resize(myImage,(640,480))
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
circles = cv2.HoughCircles(gray,cv2.cv.CV_HOUGH_GRADIENT,1,10, param1=50,param2=35,minRadius=0,maxRadius=0)
c
浏览 4提问于2016-04-26得票数 2
我刚刚在opencv上学习了一个关于圆检测的例子。
vector<Vec3f> circles;
/// Apply the Hough Transform to find the circles
HoughCircles( src_gray, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, src_gray.rows/8, 200, 100, 0, 0 );
/// Draw the circles detected
for( size_t i = 0; i < circles.size(); i++ )
{
Point center(cvRound(c
浏览 5提问于2013-06-21得票数 1
3回答
检测图像中的多个圆圈
、、、、
我正在试着检测这张图片中水管的数量。为此，我尝试使用基于OpenCV和Python的检测。我得到的结果让我有点困惑，因为圆圈的传播太大而且不准确。
密码
import numpy as np
import argparse
import cv2
# construct the argument parser and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required = True, help = "Path t
浏览 2提问于2019-12-16得票数 6
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我想自动设置HoughCircles参数来检测图像中圆的所有大小。并且还应该检测到大小相同的一组圆圈。
我正在尝试在一张图片中分组相同大小的圆圈。以及同一大小的圆圈在不同图像中的分组，两幅图像中圆圈的大小不同。
那么如何自动设置HoughCircles参数来检测任意图像中的一组圆呢？
请帮帮我。
谢谢你
浏览 33提问于2021-03-13得票数 0
我想用opencv和C++来检测opencv网络的中心线.我尝试过skeletonization，但效果有限。有人能指出我的正确方向吗？提前谢谢。
浏览 4提问于2014-02-04得票数 0
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我正在尝试用Android中的来检测两个同心圆。大的外圆是红色的，内小的圆是蓝色的。其思想是在距离较长时检测大圆，在距离变短时检测内圆。
我使用的是简单的代码：
Mat matRed = new Mat();
Core.inRange(matHsv, getScalar(hue - HUE_D, saturation - SAT_D, brightness - BRIGHT_D), getScalar(hue + HUE_D, saturation + SAT_D, brightness + BRIGHT_D), matRed);
//here we have black-white ima
浏览 25提问于2017-02-22得票数 0
回答已采纳
2回答
我想要检测一个物体，我试着使用OpenCV的Houghcirles函数，但我不能为所有的图像获得更好的参数，但是通过执行这些参数，我可以过滤掉圆圈。我使用的代码是
int main()
{
// Load an image
src = imread("occupant/cam_000569.png");
threshold(src,binary,52,255,0);
imwrite("binary.png",binary);
canny(src,canny,50,200,3);
houghcircles(canny,circles,CV_HOUGH_GRADIE
浏览 22提问于2017-01-25得票数 2
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在拆分通道、(单独)模糊拆分结果并对组成组件应用拉普拉斯操作之后，我尝试在上执行霍夫圆操作。
img = cv2.imread(fileName)
b, g, r = cv2.split(img)
kSize = 3
gBlur = cv2.blur(g, (kSize, kSize))
print(gBlur.shape)
test = np.array([])
gEdges = cv2.Laplacian(gBlur, cv2.CV_64F)
circles = cv2.HoughCircles(gEdges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 40, 10,
浏览 44提问于2018-06-07得票数 0
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2回答
我正在试图检测图像中的弧线。我能确定的信息是弧的半径。我可以试着得到圆的中心，我想找出它的弧度。
在Open中是否有任何算法可以告诉我们，检测到的轮廓(或从精明边缘得到的边缘是弧线或近似弧)？
任何关于如何在OpenCV中使用Python，甚至是一种通用方法的帮助都将非常有用。
谢谢
浏览 4提问于2014-02-24得票数 3
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