[编程算法] opencv之霍夫变换:圆
作者:CC下载站 日期:2023-10-11 23:59:29 浏览:27 分类:编程开发
一、霍夫变换简介
经典的霍夫变换用于识别图像中的线条,但后来霍夫变换被扩展到识别任意形状的位置,最常见的是圆或椭圆。
“在许多情况下,边缘检测器可以用作预处理阶段,以获得图像空间中所需曲线上的图像点或图像像素。然而,由于图像数据或边缘检测器中的缺陷,所需曲线可能存在缺失点或像素,以及理想线/圆/椭圆与噪声边缘点之间的空间偏差从边缘检测器获得。出于这些原因,将提取的边缘特征分组为一组适当的线、圆或椭圆通常是非常重要的。霍夫变换的目的是通过对一组参数化图像对象执行显式投票过程,从而可以将边缘点分组为对象候选来解决这个问题。“—维基-霍夫变换。
二、霍夫变换参数化
圆可以用三个参数完全定义:中心坐标(A,b)和半径(R):
x = a + Rcosθ y = b + Rsinθ
当θ从0到360变化时,将创建一个半径为R的完整圆。
因此,使用Circle Hough变换,我们希望从图像中找到(x,y,R)的三元组。换句话说,我们的目的是找到这三个参数。
因此,我们需要为霍夫变换构造一个3D累加器,这将是非常无效的。因此,OpenCV使用了更复杂的方法,即使用边缘梯度信息的霍夫梯度方法。
三、霍夫变换源码
我们在这里使用的函数是cv2.HoughCircles()。它有很多论点,在文档中有很好的解释。所以我们直接进入代码:
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt bgr_img = cv2.imread(';hg.jpg';) # read as it isif bgr_img.shape[-1] == 3: # color image b,g,r = cv2.split(bgr_img) # get b,g,r rgb_img = cv2.merge([r,g,b]) # switch it to rgb gray_img = cv2.cvtColor(bgr_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)else: gray_img = bgr_img img = cv2.medianBlur(gray_img, 5)cimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20, param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)circles = np.uint16(np.around(circles))for i in circles[0,:]: # draw the outer circle cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2) # draw the center of the circle cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)plt.subplot(121),plt.imshow(rgb_img)plt.title(';Input Image';), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(122),plt.imshow(cimg)plt.title(';Hough Transform';), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()
四、案例分析:
4.1 虚假圆圈
到现在为止,效果一直都还不错:
4.2 以下情况,圆不应被视为隐藏圆
4.3 通过模糊更多的内容使效果更好
img = cv2.medianBlur(gray_img, 25);
4.4 预处理至关重要
一般来说,在没有模糊的情况下,算法往往会提取太多的圆形特征。因此,为了更成功,预处理似乎至关重要:
4.5 设置更合适的模糊值
使用模糊值51:
img = cv2.medianBlur(gray_img, 51);
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