opencv霍夫圆检测原理矫正

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
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
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
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。

opencv中霍夫圆拟合原理【实用版】目录1.霍夫圆变换的原理2.霍夫圆拟合在 OpenCV 中的实现3.霍夫圆拟合的应用实例正文一、霍夫圆变换的原理霍夫圆变换是一种基于图像灰度分布特点的圆检测方法，它可以在复杂的背景下检测出圆形物体。

霍夫圆变换的基本思想是将图像中的圆视为局部极值点，通过计算图像中各点的梯度幅值和方向来寻找这些极值点。

具体来说，霍夫圆变换包括以下两个步骤：1.计算图像的梯度幅值和方向：首先对输入的灰度图像进行梯度计算，得到图像中每个点的梯度幅值和方向。

梯度幅值表示该点在各个方向上的变化率，而梯度方向则表示该点的变化方向。

2.构建霍夫圆矩阵：根据梯度幅值和方向，将图像中的每个点看作一个霍夫圆的参数，构建一个霍夫圆矩阵。

在这个矩阵中，每个元素表示一个圆的参数，包括圆心坐标、半径以及圆与水平方向的夹角。

通过遍历霍夫圆矩阵，可以找到图像中所有的圆。

二、霍夫圆拟合在 OpenCV 中的实现OpenCV 提供了霍夫圆变换的函数 cvHoughCircles，用户可以通过调用这个函数实现霍夫圆拟合。

以下是 cvHoughCircles 函数的基本语法：```CvSeq cvHoughCircles( CvArr image, void circlestorage, int method, double dp, double mindist, double param1100, doubleparam2100, int minradius0, int maxradius0 );```其中，参数含义如下：- image：输入的灰度图像。

- circlestorage：检测到的圆存储仓，可以是内存存储仓或者是包含圆参数的特殊类型的具有单行/单列的 CV32FC3 型矩阵。

- method：霍夫变换方式，目前只支持 CVHOUGHGRADIENT，即 21HT，描述在 [Yuen03] 中。

- dp：累加器图像的分辨率。

OpenCVSharp 霍夫变换曲线1. 引言霍夫变换是一种在图像处理中广泛应用的技术，它可以用于检测直线、圆形和其他形状。

OpenCVSharp是一个基于OpenCV的开源计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉算法的封装。

本文将介绍如何使用OpenCVSharp实现霍夫变换来检测曲线。

2. 霍夫变换简介霍夫变换是由Paul Hough在1962年提出的一种图像分析技术。

它通过在参数空间中投票来检测图像中的特定形状。

对于直线检测来说，参数空间通常是极坐标系，其中两个参数分别表示直线的长度和角度。

对于圆形检测来说，参数空间通常是笛卡尔坐标系，其中三个参数分别表示圆心的x、y坐标和半径。

3. OpenCVSharp简介OpenCVSharp是一个C#语言的开源计算机视觉库，它提供了对OpenCV函数和数据结构的封装。

通过使用OpenCVSharp，我们可以方便地在C#环境下进行图像处理和计算机视觉任务。

4. 实现步骤下面将介绍如何使用OpenCVSharp实现霍夫变换来检测曲线。

4.1 安装OpenCVSharp首先，我们需要在C#项目中安装OpenCVSharp库。

可以通过NuGet包管理器或手动下载和添加引用来完成安装。

4.2 加载图像使用OpenCVSharp加载待处理的图像。

可以使用Cv2.ImRead()函数来读取图像文件。

Mat image = Cv2.ImRead("path/to/image.jpg", ImreadModes.Color);4.3 图像预处理在进行霍夫变换之前，通常需要对图像进行一些预处理操作，以提高检测效果。

例如，可以使用高斯滤波平滑图像、使用Canny边缘检测算法提取边缘等。

Mat grayImage = new Mat();Cv2.CvtColor(image, grayImage, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);Mat blurredImage = new Mat();Cv2.GaussianBlur(grayImage, blurredImage, new Size(5, 5), 0);Mat edges = new Mat();Cv2.Canny(blurredImage, edges, 50, 150);4.4 霍夫变换使用HoughLinesP()函数进行霍夫变换，并获取检测到的曲线。

opencv中霍夫圆拟合原理霍夫圆变换（Hough Circle Transform）是一种在图像中检测圆的算法，是霍夫变换（Hough Transform）的扩展。

该算法基于圆周上的点的坐标，通过在霍夫空间中计算累加器数组来进行圆的拟合。

霍夫变换是一种图像处理的技术，用于检测曲线或形状的数学转换。

它可以将图像空间中的点映射到参数空间中，并通过在参数空间中对累加器数组进行计数来检测特定形状。

霍夫圆变换是一种特殊的霍夫变换，用于检测图像中的圆。

霍夫圆变换的原理可以分为以下几个步骤：1. 边缘检测：首先，需要对图像进行边缘检测，以便找到可能的圆的边缘。

常用的边缘检测算法有Sobel、Canny等。

2. 累加器数组初始化：创建一个累加器数组，用于存储在霍夫空间中检测到的圆的参数。

数组的大小与图像的大小成比例。

3. 霍夫空间映射：对于每个检测到的边缘点，根据其坐标计算出在霍夫空间中的可能圆的参数。

对于每个边缘点，计算其可能的圆心坐标和半径，并增加累加器数组中对应的计数。

4. 圆拟合：在累加器数组中，检查具有高计数值的元素，这些元素表示可能是圆的参数。

根据这些参数，可以得到检测到的圆的圆心坐标和半径。

5. 非最大抑制：在得到检测到的圆的参数后，可以对这些圆进行非最大抑制，以去除重叠的圆。

6. 绘制圆：最后，可以在原始图像上绘制检测到的圆。

霍夫圆变换的核心思想是将图像中的点映射到参数空间中，并统计在参数空间中的累积计数，从而找到圆的参数。

霍夫圆变换可以应用于各种应用中，例如检测眼睛的瞳孔、检测硬币等。

然而，霍夫圆变换也存在一些限制。

首先，计算量较大，对于大规模的图像，会消耗大量的计算资源。

其次，对于噪声较多的图像，可能会导致误检测或漏检测的情况。

此外，参数选择也是一个关键的问题，不同的参数可能导致不同的结果。

为了提高霍夫圆变换的性能，可以采用一些改进的方法。

例如，可以采用分段霍夫圆变换（Segmented Hough Circle Transform）来减少计算量。

opencv 霍夫变换
OpenCV霍夫变换（Hough transform）是一种用于检测直线、圆和椭圆的图像处理技术。

它通过将它们映射到Hough空间中，然后使用计算机图像处理技术来识别出几何形状。

OpenCV霍夫变换（Hough Transform）是一种图像处理技术，可以在二维图像中检测出直线、圆和椭圆。

它通过将这些几何形状映射到一个叫做霍夫空间（Hough Space）的空间中，然后利用计算机图像处理技术来识别出这些几何形状。

首先，我们要了解一下“霍夫空间”。

霍夫空间是一个由极坐标系构成的空间，其中第一个变量表示点的极径，而第二个变量表示到原点的极角。

要想在这个空间中找到特定的几何形状，必须将图像的特征点映射到极坐标系中，并且这些特征点的极径和极角必须满足几何形状的要求。

OpenCV霍夫变换的步骤包括：
1. 首先，对图像进行预处理，以便能够更好地检测出几何形状；
2. 然后，对图像进行边缘检测，以查找出图像中的特征点；
3. 接着，将特征点映射到极坐标系中；
4. 最后，使用一种算法（如霍夫变换）去计算极坐标系中的点，从而检测出图像中的几何形状。

OpenCV的霍夫变换工具能够帮助我们快速检测出图像中的几何形状，从而极大地提高了我们在图像处理方面的效率。

它的应用范围也很广泛，可以用于检测行人、车辆、桥梁等物体，有时甚至可以用于检测人脸。

本系列文章由@浅墨_毛星云出品，转载请注明出处。

文章链接： /poem_qianmo/article/details/26977557作者：毛星云（浅墨）微博：/u/1723155442知乎：/people/mao-xing-yun邮箱：happylifemxy@写作当前博文时配套使用的OpenCV版本： 2.4.9本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV中霍夫变换相关的知识点，以及了解了OpenCV中实现霍夫线变换的HoughLines、HoughLinesP函数的使用方法，实现霍夫圆变换的HoughCircles函数的使用方法。

此博文一共有四个配套的简短的示例程序，其详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。

先尝鲜一下其中一个示例程序的运行截图：一、引言在图像处理和计算机视觉领域中，如何从当前的图像中提取所需要的特征信息是图像识别的关键所在。

在许多应用场合中需要快速准确地检测出直线或者圆。

其中一种非常有效的解决问题的方法是霍夫（Hough）变换，其为图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。

最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。

这篇文章就将介绍OpenCV中霍夫变换的使用方法和相关知识。

二、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定形状的集合作为霍夫变换结果。

霍夫变换于1962年由PaulHough首次提出，最初的Hough变换是设计用来检测直线和曲线，起初的方法要求知道物体边界线的解析方程，但不需要有关区域位置的先验知识。

这种方法的一个突出优点是分割结果的Robustness,即对数据的不完全或噪声不是非常敏感。

然而，要获得描述边界的解析表达常常是不可能的。

后于1972年由Richard Duda & Peter Hart推广使用，经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍夫变换扩展到任意形状物体的识别，多为圆和椭圆。

opencv霍夫圆检测原理矫正OpenCV是一个开源计算机视觉库，它提供了许多图像处理和计算机视觉算法。

其中之一就是霍夫圆检测（Hough Circle Transform），用于在图像中检测圆形物体。

霍夫圆检测的原理基于霍夫变换（Hough Transform），这是一种从图像中检测几何形状的常用技术。

霍夫变换以参数空间替代坐标空间，将图像中的每个像素转换为参数空间上的曲线。

对于圆形检测，霍夫圆变换引入了三个参数：圆心的某坐标、圆心的y坐标和圆的半径。

在霍夫变换的过程中，算法首先对图像进行预处理。

通常会对图像进行边缘检测，以便找到可能包含圆形的边缘。

例如，可以使用Canny边缘检测器来执行此操作。

接下来，算法在参数空间中创建一个累加器数组，用于记录每个参数组合的投票数。

然后，对于每个边缘点，算法在参数空间中可能的圆参数，并递增相应的累加器计数。

这样，通过累加器计数，可以找到参数空间中的高峰，即圆心和半径值。

最后，根据累加器计数的阈值来确定哪些圆形是真实的。

这可以通过设置适当的阈值来完成，只有投票数超过该阈值的圆形才被认为是检测到的。

需要注意的是，霍夫圆检测对噪声和图像分辨率的影响比较敏感。

因此，在应用霍夫圆检测之前，通常需要对图像进行预处理，例如进行图像平滑或降噪。

此外，还可以通过调整霍夫变换的阈值来改善检测结果。

总结而言，霍夫圆检测是通过在参数空间中可能的圆形参数，并计数累加器来检测图像中的圆形物体。

它是一种非常强大和常用的图像处理技术，在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用。

通过了解其原理，我们可以更好地理解和使用OpenCV中的霍夫圆检测算法。

opencv霍夫圆检测原理
霍夫圆检测是一种用于检测图像中圆形的图像处理算法。

OpenCV是一个开源
的计算机视觉库，提供了许多功能强大的工具和算法，其中包括霍夫圆检测算法。

霍夫圆检测算法的原理是基于霍夫变换的思想。

霍夫变换是一种将坐标从图像
空间转换到参数空间的数学变换。

对于霍夫圆检测，我们需要考虑以下几个参数：
1. 圆心的坐标 (x, y)。

2. 圆的半径 r。

算法的核心思想是在参数空间中，对于每个给定的像素点，我们遍历所有可能
的圆心坐标和半径组合，检查这个圆是否与图像中其他边缘点匹配。

如果匹配成功，则这个圆在参数空间上对应的位置加1。

在实际应用中，我们通常会在图像上进行边缘检测，例如使用Canny边缘检测
算法。

然后，对于检测到的边缘点，我们使用霍夫圆检测算法来寻找与之匹配的圆。

OpenCV提供了一个函数`HoughCircles`来实现霍夫圆检测。

这个函数需要输入
一个二值图像（通常为边缘检测后的图像），以及一些其他参数，如最小和最大半径、圆心间的最小距离等。

除了霍夫圆检测算法，OpenCV还提供了其他基于霍夫变换的检测算法，例如
霍夫直线检测、霍夫椭圆检测等。

这些算法都是非常有用的工具，在计算机视觉和图像处理领域中得到广泛应用。

总结起来，霍夫圆检测是一种有效的图像处理算法，可以用于检测图像中的圆形。

OpenCV提供了方便的函数来实现这一算法，使我们能够轻松地在应用中使用它。

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图像处理之霍夫变换圆检测算法一:霍夫变换检测圆的数学原理根据极坐标,圆上任意一点的坐标可以表示为如上形式,所以对于任意一个圆,假设中心像素点p(x0,y0)像素点已知,圆半径已知,则旋转360由极坐标方程可以得到每个点上得坐标同样,如果只是知道图像上像素点,圆半径,旋转360°则中心点处的坐标值必定最强.这正是霍夫变换检测圆的数学原理.二:算法流程该算法大致可以分为以下几个步骤三:运行效果图像从空间坐标变换到极坐标效果,最亮一点为圆心.图像从极坐标变换回到空间坐标,检测结果显示:四:关键代码解析个人觉得这次注释已经是非常的详细啦,而且我写的还是中文注释[java]viewplaincopy1./**2.*霍夫变换处理-检测半径大小符合的圆的个数3.*1.将图像像素从2D空间坐标转换到极坐标空间4.*2.在极坐标空间中归一化各个点强度，使之在0?255之间5.*3.根据极坐标的R值与输入参数(圆的半径)相等，寻找2D空间的像素点6.*4.对找出的空间像素点赋予结果颜色(红色)7.*5.返回结果2D空间像素集合8.*@returnint[]9.*/10.publicint[]process(){11.12.//对于圆的极坐标变换来说，我们需要360度的空间梯度叠加值13.acc=newint[width*height];14.for(inty=0;y 19.intx0,y0;20.doublet;21.for(intx=0;x24.if((input[y*width+x]theta 27.t=(theta*3.14159265)/180;//角度值0~2*pI28.x0=(int)math.round(x-r*math.cos(t));29.y0=(int)math.round(y-r*math.sin(t));30.if(x0 38.//nownormaliseto255andputinformatforapixelarray39.intmax=0;40.41.//Findmaxaccvalue42.for(intx=0;x 45.if(acc[x+(y*width)]>max){46.max=acc[x+(y*width)];47.}48.}49.}50.51.//根据最大值，实现极坐标空间的灰度值归一化处理52.intvalue;53.for(intx=0;x 55.value=(int)(((double)acc[x+(y*width)]/(double)max)*255.0);56.acc[x+(y*width)]=0xff000000|(value value);57.}58.}59.60.//绘制发现的圆61.findmaxima();62.system.out.println(\);63.returnoutput;64.}完整的算法源代码,已经全部的加上注释[java]viewplaincopy1.packagecom.gloomyfish.image.transform.hough;2./***3.*4.*传入的图像为二值图像，背景为黑色，目标前景颜色为为白色5.*@authorgloomyfish6.*7.*/8.publicclasscirclehough{9.10.privateint[]input;11.privateint[]output;12.privateintwidth;13.privatein theight;14.privateint[]acc;15.privateintaccsize=1;16.privateint[]results;17.privateintr;//圆周的半径大小18.19.publiccirclehough(){20.system.out.println(\);21.}22.23.publicvoidinit(int[]inputIn,intwidthIn,intheightIn,intradius){24.r=radius;25.width=widthIn;26.height=heightIn;27.input=newint[width*height];28.output=newint[width*height];29.input=inputIn;30.for(inty=0;y32.output[x+(width*y)]=0xff000000;//默认图像背景颜色为黑色33.}34.}35.}36.37.publicvoidsetcircles(intcircles){38.accsize=circles;//检测的个数39.}40.41./**42.*霍夫变换处理-检测半径大小符合的圆的个数43.*1.将图像像素从2D空间坐标转换到极坐标空间44.*2.在极坐标空间中归一化各个点强度，使之在0?255之间45.*3.根据极坐标的R值与输入参数(圆的半径)相等，寻找2D空间的像素点46.*4.对找出的空间像素点赋予结果颜色(红色)47.*5.返回结果2D空间像素集合48.*@returnint[]49.*/50.publicint[]process(){51.52.//对于圆的极坐标变换来说，我们需要360度的空间梯度叠加值53.acc=newint[width*height];54.for(inty=0;y 59.intx0,y0;60.doublet;61.for(intx=0;x64.if((input[y*width+x]theta 67.t=(theta*3.14159265)/180;//角度值0~2*pI68.x0=(int)math.round(x-r*math.cos(t));69.y0=(int)math.round(y-r*math.sin(t));最后，小编希望文章对您有所帮助，如果有不周到的地方请多谅解，更多相关的文章正在创作中，希望您定期关注。

霍夫曼圆形检测,python实现霍夫曼圆形检测是一种图像处理算法，用于检测图像中的圆形物体。

下面是一个使用Python和OpenCV库实现霍夫曼圆形检测的示例代码：```pythonimport cv2import numpy as np# 读取图像img = cv2.imread('circle.jpg', 0)# 高斯平滑滤波blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)# 进行霍夫圆形检测circles = cv2.HoughCircles(blur, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)# 将检测到的圆形画在原图上if circles is not None:circles = np.uint16(np.around(circles))for i in circles[0, :]:center = (i[0], i[1])radius = i[2]cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2)# 显示结果cv2.imshow('Hough Circle Detection', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```在这个例子中，我们首先读取图像然后进行高斯平滑滤波。

然后使用`cv2.HoughCircles`函数进行霍夫圆形检测，其中`param1`和`param2`是算法中的两个参数，可以根据需要进行调整。

最后，将检测到的圆形在原图上画出并显示出来。

注意，以上代码中的`circle.jpg`是需要替换为你自己的图像文件路径。

openmv霍夫变换【最新版】目录1.OpenCV 简介2.霍夫变换的原理3.OpenCV 中的霍夫变换应用4.总结正文1.OpenCV 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library，开源计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

它包含了大量的图像处理、视频分析和计算机视觉方面的功能。

OpenCV 的目的是为人工智能、机器视觉、图像处理等领域的研究人员和开发者提供一个通用且高效的平台。

在本文中，我们将介绍如何在 OpenCV 中应用霍夫变换。

2.霍夫变换的原理霍夫变换（Hough Transform）是一种在计算机视觉中广泛应用的算法，主要用于检测图像中的直线、圆等几何形状。

它的基本原理是将图像中的点集（称为“采样点”）映射到一个参数空间，然后通过计算参数空间中的极值点来检测目标形状。

霍夫变换具有较强的抗噪声能力和较好的尺度不变性，因此在实际应用中具有较高的准确性。

3.OpenCV 中的霍夫变换应用在 OpenCV 中，可以使用`cv::霍夫变换`类来实现霍夫变换。

以下是一个简单的示例，展示如何在 OpenCV 中应用霍夫变换检测直线：```cpp#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main() {// 读取图像Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);if (!img.data) {cout << "Error: Could not open or find the image." << endl;return -1;}// 将图像转换为霍夫空间Mat houghSpace;cv::霍夫变换 (img, houghSpace, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 60, 100, 20, 10, 60);// 检测直线vector<Vec4i> lines;HoughLinesP(houghSpace, lines, 1, CV_PI / 180, 100, 10, 50);// 在原始图像上绘制检测到的直线for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++) {Vec4i l = lines[i];line(img, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(0, 0, 255), 3, LINE_AA);}// 显示检测到的直线namedWindow("Detected Lines", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("Detected Lines", img);waitKey(0);return 0;}```在这个示例中，我们首先读取一张灰度图像，并将其转换为霍夫空间。

OpenCV-Python系列之霍夫线变换本次我们来看OpenCV中的霍夫线变换，它可以⽤于检测图像中的直线进⽽标注出来。

基本原理⼀条直线可由两个点A=(X1,Y1)和B=(X2,Y2)确定(笛卡尔坐标)：另⼀⽅⾯，也可以写成关于（k,q）的函数表达式（霍夫空间）：对应的变换可以通过图形直观表⽰：变换后的空间成为霍夫空间。

即：笛卡尔坐标系中⼀条直线，对应霍夫空间的⼀个点。

反过来同样成⽴（霍夫空间的⼀条直线，对应笛卡尔坐标系的⼀个点）：再来看看A、B两个点，对应霍夫空间的情形：⼀步步来，再看⼀下三个点共线的情况：可以看出如果笛卡尔坐标系的点共线，这些点在霍夫空间对应的直线交于⼀点：这也是必然，共线只有⼀种取值可能。

如果不⽌⼀条直线呢？再看看多个点的情况（有两条直线）：其实（3，2）与（4，1）也可以组成直线，只不过它有两个点确定，⽽图中A、B两点是由三条直线汇成，这也是霍夫变换的后处理的基本⽅式：选择由尽可能多直线汇成的点。

看看，霍夫空间：选择由三条交汇直线确定的点（中间图），对应的笛卡尔坐标系的直线（右图）。

到这⾥问题似乎解决了，已经完成了霍夫变换的求解，但是如果像下图这种情况呢？k=∞是不⽅便表⽰的，⽽且q怎么取值呢，这样不是办法。

因此考虑将笛卡尔坐标系换为：极坐标表⽰。

在极坐标系下，其实是⼀样的：极坐标的点→霍夫空间的直线，只不过霍夫空间不再是[k,q]的参数，⽽是的参数，给出对⽐图：我们来看霍夫变换的算法步骤：OpenCV中的霍夫变换在OpenCV中，我们可以使⽤相应的函数API，先来看函数原型：lines=cv.HoughLines(image, rho, theta, threshold[, lines[, srn[, stn[, min_theta[, max_theta]]]]])第⼀个参数，输⼊图像应该是⼀个⼆值图像，因此在应⽤hough变换之前应⽤阈值或使⽤Canny边缘检测.第⼆和第三个参数分别是ρ和θ的精度.第四个参数是阈值，这意味着它应该被视为⼀条直线.记住，线条的数量取决于直线上的点的数量,所以它表⽰应该检测到的最⼩长度。