opencv霍夫圆检测原理矫正
Python下opencv使用hough变换检测直线与圆
Python下opencv使⽤hough变换检测直线与圆在数字图像中，往往存在着⼀些特殊形状的⼏何图形，像检测马路边⼀条直线，检测⼈眼的圆形等等，有时我们需要把这些特定图形检测出来，hough变换就是这样⼀种检测的⼯具。
Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到⼀组参数空间上，根据参数空间点的累计结果找到⼀个极⼤值对应的解，那么这个解就对应着要寻找的⼏何形状的参数（⽐如说直线，那么就会得到直线的斜率k与常熟b，圆就会得到圆⼼与半径等等）。
关于hough变换，核⼼以及难点就是关于就是有原始空间到参数空间的变换上。
以直线检测为例，假设有⼀条直线L，原点到该直线的垂直距离为p，垂线与x轴夹⾓为θ，那么这条直线是唯⼀的，且直线的⽅程为ρ=xcosθ+ysinθ , 如下图所⽰：可以看到的是这条直线在极坐标系下只有⼀个 (ρ,θ) 与之对应，随便改变其中⼀个参数的⼤⼩，变换到空间域上的这个直线将会改变。
好了，再回来看看这个空间域上的这条直线上的所有点吧，你会发现，这条直线上的所有点都可以是在极坐标为 (ρ,θ) 所表⽰的直线上的，为什么说是都可以在，因为其中随便的⼀个点也可以在其他的 (ρ,θ) 所表⽰的直线上，就⽐如上述的(x,y)吧，它可以再很多直线上，准确的说，在经过这个点的直线上，随便画两条如下：可以看到，光是空间上的⼀个点在极坐标系下就可能在很多极坐标对所对应的直线上，具体有多少个极坐标对呢？那得看你的θ的步长了，我们可以看到θ⽆⾮是从0-360度（ 0−2π）变化，假设我们没10度⼀⾛取⼀个直线（这个点在这个直线上），那么我们⾛⼀圈是不是取了36条直线，也就对应36个极坐标对没错吧，那么这个极坐标对，画在坐标轴上是什么样⼦的呢？因为θ是从 0−2π，并且⼀个点定了，如果⼀个θ也定了，你想想它对应的直线的ρ会怎么样，⾃然也是唯⼀的。
那么这个点在极坐标下对应的 (ρ,θ) 画出来⼀个周期可能就是这样的，以θ为x轴的话：ok前⾯说的是单单这⼀个点对应的极坐标系下的参数对，那么如果每个点都这么找⼀圈呢？也就是每个点在参数空间上都对应⼀系列参数对吧，现在把它们华仔同⼀个坐标系下会怎么样呢？为了⽅便，假设在这个直线上取3个点画⼀下：那么可以看到，⾸先对于每⼀个点，在极坐标下，会存在⼀个周期的曲线来表⽰通过这个点，其次，这三个极坐标曲线同时经过⼀个点，要搞清楚的是，极坐标上每⼀个点对 (ρ,θ) 在空间坐标上都是对应⼀条直线的。
opencv霍夫变换的原理
opencv 霍夫变换的原理
霍夫变换概述
霍夫变换（Hough Transform）是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特
征的集合作为霍夫变换的结果。
霍夫线检测
霍夫线变换是一种寻找直线的方法，在寻找霍夫变换之前，要对图像进行边缘检测，即霍夫线的输入为二值图像。
原理介绍：
1、对于直角坐标系中的任意一点A（x0，y0），经过点A 的直线满
足Y0=k*X0+b.（k 是斜率，b 是截距）
2、那幺在X-Y 平面过点A（x0，y0）的直线簇可以用Y0=k*X0+b
表示，但对于垂直于X 轴的直线斜率是无穷大的则无法表示。
因此将直角坐标系转换到极坐标系就能解决该特殊情况。
python下用OpenCV的圆形检测
python下⽤OpenCV的圆形检测⼀．简介：初次使⽤python的你⼀定感受到了python的便捷。
作为⾼级编程语⾔只需调⽤类库即可。
对于圆形物体识别问题，opencv提供了⼤量⽅法。
（代码⽂末附上）⼆．检测步骤：2.1读取图像窗⼝1（初始图像未经过处理）2.2降噪处理由于图像中存在⼤量噪点（什么是噪点参考）利⽤降噪⽅法cv2.blur(img, (5,5))其中两个参数为横向纵向的模糊程度，数值越⼤越模糊这是5，5的模糊程度这是20，20的模糊程度这⾥我们⽤5，5效果测试下来最佳2.3灰度化灰度化常⽤于⾊彩丰富的图像，类似ps中的失⾊操作。
⽅法：cv2.cvtColor(result,cv2.COLOR_BGR2GRAY)由于原图像就是⿊⽩主⾊调，所以去⾊改变不⼤2.4霍夫变化圆检测之前的降噪和灰度化都是为了这⼀步的检测参考⽂章⽅法如下：cv2.HoughCircles(gray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,50,param1=80,param2=30,minRadius=15,maxRadius=20)参数1 image：传递图像参数2 method：默认，不⽤理解参数3 dp：默认，不⽤理解参数4 minDist：不同圆⼼的最⼩距离，单位为像素参数5 涉及到Canny算法，这⾥的80为canny算法的上限，这⾥的canny算法下限⾃动设置为为上限⼀半，马上介绍canny算法参数6 需要理解上⾯的参考⽂章，可以认为是需要达到的累加数量参数7，8 为最⼩半径和最⼤半径，避免识别⽩⾊的圆圈那么什么是canny算法呢？简单来说就是边缘检测算法具体实现效果可以参考⽅法：cv2.Canny(img, 27, 54)，显⽰效果为加⼤参数边缘就越少，我们⽤到的就是这种效果，即设置上限为80cv2.Canny(img, 40, 80)最终circles=cv2.HoughCircles(gray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,50,param1=80,param2=30,minRadius=15,maxRadius=20)会将所有识别的圆形参数（圆⼼位置，半径）保存到circles可以认为是⼀个数组中2.5标记根据2.4获取的图像信息利⽤cv2.circle()⽅法进⾏圈画⼤功告成，可以调整参数达到满意的效果。
opencv中霍夫圆拟合原理
opencv中霍夫圆拟合原理
霍夫圆变换是一种在图像中检测圆的方法，通过对图像中的每个像素点进行遍历和分析，找出所有可能的圆的圆心和半径。
其原理如下：
1. 对于每个像素点，遍历一定范围的圆半径。
假设圆心为(x, y)，半径为r，则遍历的圆心坐标 (x', y') 可以通过 x' = x + r *
cos(theta) 和 y' = y + r * sin(theta) 计算得到，其中theta是遍历的角度范围。
这样就可以得到一系列可能的圆心。
2. 对于每个可能的圆心，统计通过该圆心的累加器数组的值。
累加器数组的大小与图像大小相同，并初始化为零。
对于图像中的每个像素点(x, y)，如果该点在以(x', y')为圆心、半径为r的圆内部，则将该位置的累加器值加一。
3. 统计累加器数组的值，找到其中值较高的位置。
这些位置所对应的圆心和半径就是图像中可能的圆。
4. 可以设定一个阈值，只选取累加器数组中值超过该阈值的圆心作为最终的圆。
霍夫圆变换的核心思想是利用累加器数组记录通过每个圆心的像素点数量，从而找到可能的圆。
通过合适的参数设置和阈值选择，可以进行准确的圆检测。
该方法在计算复杂度较高的同时，对于光线变化和噪声干扰具有一定的稳定性和鲁棒性。
opencv hough找圆算法
opencv中的Hough变换是一种常用的图像处理算法，它可以用来检测图像中的圆形。
在本文中，将介绍如何使用opencv的Hough变换算法来找到图像中的圆。
1. 算法原理Hough变换是一种常用的图像处理算法，它可以用来检测图像中的直线、圆形等几何形状。
Hough变换的原理是将图像空间中的像素点映射到参数空间中，从而能够在参数空间中找到拟合图像中特定几何形状的参数。
对于找圆算法来说，Hough变换的参数空间通常是圆心坐标和半径。
具体而言，对于一幅图像，我们需要在参数空间中建立一个累加器数组，数组的每一个元素表示一个可能的圆心坐标和半径。
然后对图像中的每一个像素点，我们计算它到每一个可能的圆心的距离，如果距离小于某个阈值，则在累加器数组中相应的位置加一。
我们就可以在累加器数组中找到累加值最大的位置，从而得到图像中的圆。
2. opencv中的实现在opencv中，我们可以使用HoughCircles函数来实现找圆算法。
该函数原型如下：void HoughCircles(InputArray image, OutputArray circles, int method, double dp, double minDist, double param1=100, double param2=100, int minRadius=0, int maxRadius=0 )其中，InputArray表示输入图像，OutputArray表示输出的圆的参数，method表示检测方法，dp表示累加器分辨率和图像分辨率的比值，minDist表示检测到的圆之间的最小距离，param1和param2分别表示Canny边缘检测的两个阈值，minRadius和maxRadius表示圆的最小半径和最大半径。
使用HoughCircles函数，我们可以简单地找到图像中的圆。
下面是一个示例代码：Mat src = imread("circle.jpg");Mat gray;cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);GaussianBlur(gray, gray, Size(9, 9), 2, 2);vector<Vec3f> circles;HoughCircles(gray, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, gray.rows / 8, 200, 100, 0, 0);在这段示例代码中，我们首先读入一张图像，并将其转换为灰度图像。
霍夫变换能检测圆的原理
霍夫变换能检测圆的原理
霍夫变换是通过在极坐标系中进行投票来检测圆的方法。
其原理如下：
1. 遍历图像的所有点，对于每个点，判断它是否为边缘点（即灰度值超过某个阈值）。
2. 对于每个边缘点，以该点为圆心，在极坐标系中遍历所有可能的半径值。
3. 对于每个半径值，计算在该圆上的所有点的极坐标，并将其转换为参数空间中的一个点。
4. 在参数空间中统计每个点的投票数。
每个投票数表示图像中有多少个边缘点在对应的圆上。
5. 根据投票数确定参数空间中的峰值，即表示图像中存在的圆。
霍夫变换的关键在于参数空间的构造。
参数空间通常为一个二维空间，其中一个维度表示圆心的横坐标，另一个维度表示圆心的纵坐标。
不同的半径值对应于不同的圆，因此需要遍历所有可能的半径值。
由于参数空间维度较高，实际计算时通常采用累加器数组来存储投票数。
霍夫变换的优点是能够检测各种尺寸的圆，但由于需要遍历所有可能的圆心和半径值，计算复杂度较高。
因此在实际应用中，通常会使用一些优化方法来加速霍夫变换的计算过程。
如何基于OpenCVPython实现霍夫变换圆形检测
如何基于OpenCVPython实现霍夫变换圆形检测简述基于python使⽤opencv实现在⼀张图⽚中检测出圆形，并且根据坐标和半径标记出圆。
不涉及理论，只讲应⽤。
霍夫变换检测圆形的原理其实检测圆形和检测直线的原理差别不⼤，只不过直线是在⼆维空间，因为y=kx+b，只有k和b两个⾃由度。
⽽圆形的⼀般性⽅程表⽰为(x-a)²+(y-b)²=r²。
那么就有三个⾃由度圆⼼坐标a,b,和半径r。
这就意味着需要更多的计算量，⽽OpenCV中提供的cvHoughCircle()函数⾥⾯可以设定半径r的取值范围，相当于有⼀个先验设定，在每⼀个r来说，在⼆维空间内寻找a和b就可以了，能够减少计算量。
相关函数函数说明：Python: cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]]]) →circles参数说明:image- 8位，单通道，灰度输⼊图像。
circles- 找到的圆的输出向量。
每个向量被编码为3元素的浮点向量（x，y，半径）。
circle_storage - 在C函数中，这是⼀个将包含找到的圆的输出序列的内存存储。
method- 使⽤检测⽅法。
⽬前，唯⼀实现的⽅法是 CV_HOUGH_GRADIENT，基本上是 21HT，在[Yuen90]中有描述。
dp - 累加器分辨率与图像分辨率的反⽐。
例如，如果 dp = 1，则累加器具有与输⼊图像相同的分辨率。
如果 dp = 2，则累加器的宽度和⾼度都是⼀半。
minDist -检测到的圆的中⼼之间的最⼩距离。
如果参数太⼩，除了真正的参数外，可能会错误地检测到多个邻居圈。
如果太⼤，可能会错过⼀些圈⼦。
param1 - 第⼀个⽅法特定的参数。
在CV_HOUGH_GRADIENT的情况下，两个传递给Canny（）边缘检测器的阈值较⾼（较⼩的两个⼩于两倍）。
opencv圆形标定板检测原理
opencv圆形标定板检测原理
在OpenCV中，圆形标定板的检测原理主要基于霍夫圆变换（Hough Circle Transform）。
该方法的基本原理是利用圆周上任意三点所确定的圆，经过霍夫变换后在三维参数空间应对应一点。
在标准霍夫圆变换中，原图像的边缘图像的任意点对应的经过这个点的所有可能圆在三维空间用圆心和半径这三个参数来表示，其对应一条三维空间的曲线。
在OpenCV中，实现的是一个比标准霍夫圆变换更为灵活的检测方法——
霍夫梯度法。
该方法的运算量相对于标准霍夫圆变换大大减少。
其检测原理是依据圆心一定是在圆上的每个点的模向量上，这些圆上点模向量的交点就是圆心。
霍夫梯度法的第一步就是找到这些圆心，这样三维的累加平面就又转化为二维累加平面。
第二步是根据所有候选中心的边缘非0像素对其的支持程度来确定半径。
以上信息仅供参考，建议查阅OpenCV的官方文档或相关教程，获取更准
确的信息。
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opencv霍夫圆检测原理矫正
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了很多用于图像处理
和分析的功能。
其中之一就是霍夫圆检测，它可以有效地检测出图像中的
圆形。
霍夫圆检测的原理是基于霍夫变换的思想。
与霍夫直线变换类似，霍
夫圆检测也是将图像从二维空间转换为极坐标空间，然后通过统计来找出
在极坐标空间中出现最多的圆。
具体来说，霍夫圆检测有以下几个步骤：
1. 边缘检测：在进行霍夫圆检测之前，需要先对图像进行边缘检测。
常用的边缘检测算法有Canny边缘检测算法。
2.圆心累加：通过遍历边缘点，对每个点假设为圆心，确定每个圆心
半径不同的尺度。
对于每个圆心，将其周围的圆进行累加，得到一个累加
矩阵。
3.寻找局部极大值：在累加矩阵中寻找局部极大值，局部极大值表示
在一些圆心和半径下有足够多的边缘点共同支持。
4.阈值化：根据阈值，过滤掉累加矩阵中低于阈值的局部极大值，只
保留高于阈值的局部极大值。
5.重新计算圆参数：对保留下来的局部极大值，可以通过重新计算圆
的参数来得到圆的准确位置和半径。
6.输出检测结果：根据得到的圆心、半径等信息，可以将检测结果标
记在原始图像上，或者进行其他进一步的分析。
需要注意的是，霍夫圆检测对于图像中的圆形的直径比较敏感。
对于较小的圆，可以通过增大尺度范围来增加检测精度，而对于较大的圆，则可能需要降低阈值来提高检测率。
另外，霍夫圆检测也有一些局限性，比如对于圆形边界不明显、圆形交叉重叠等情况，霍夫圆检测的效果可能会受到影响。
综上所述，霍夫圆检测是一种基于霍夫变换的圆形检测方法，通过边缘检测、圆心累加、寻找局部极大值等步骤来实现。
它可以在图像中高效准确地检测出圆形，为图像处理和分析提供了很大的便利性。