opencv霍夫圆检测原理矫正

霍夫圆变换找圆心坐标嘿，大家好！今天咱们来聊聊一个挺有意思的东西——霍夫圆变换。

这听起来像是个科学怪人的发明，但其实它跟我们生活中的许多事情息息相关。

想象一下，你在街上看到一辆小汽车，阳光照在上面，车身的圆形车轮转动得飞快。

是不是有点眼花缭乱？这时候，霍夫圆变换就像一个聪明的侦探，能够帮助我们找到那些车轮的中心。

想想看，能用数学和图像处理找到圆心，真是太酷了吧！霍夫变换本质上是一种检测形状的方法，尤其是圆形。

我们常常看到的圆形，其实在计算机的眼中是一团模糊的像素点。

你可能会想，这些像素点跟圆有什么关系呢？嘿，别急，事情才刚开始。

通过霍夫圆变换，我们能把这些模糊的像素变成清晰的圆形。

想象一下，一团乱糟糟的东西突然变得整整齐齐，就像你早上起床时把床铺整理得利落一样。

这种感觉，啧啧，真是让人心情大好。

霍夫圆变换的工作原理就像我们在画圆时用铅笔绕着中心点转动。

先得有个明确的中心，然后不断扩大半径，直到形成一个完整的圆。

这个过程中，计算机会通过数学公式不断计算每个可能的圆心和半径。

就像找春天的第一朵花，总有一些可能性需要一一排查。

哎，光是想象一下计算机不停地计算，真是让人觉得它们简直就是一群不知疲倦的“数学小精灵”！随着计算机的不断发展，这个过程也越来越高效。

有趣的是，霍夫圆变换不仅仅能用来找圆心，还是一种图像处理的好帮手。

咱们常常在照片中看到各种形状，有时候连个圆都可能变成椭圆，真让人哭笑不得。

不过，霍夫圆变换能很聪明地识别出这些形状，并把它们归类，就像你在朋友聚会中帮助大家找到不同口味的饮料一样。

我就想起那次聚会，大家在为谁喝了最后一罐可乐争论不休，真是热闹啊！说到应用，霍夫圆变换简直是个多面手。

想象一下，工业检测、医学影像、甚至自动驾驶汽车，哪儿都有它的身影。

比如，在医学影像中，医生需要找出病灶，这时候霍夫圆变换就能帮助他们精准定位。

就像侦探破案一样，找出“嫌疑犯”！对于我们普通人来说，虽然不常接触这些高深的技术，但当我们看到高清晰度的照片时，背后就可能有霍夫圆变换在默默工作呢。

基于圆对称性和随机选点改进霍夫变换圆检测算法
霍夫变换是图像处理中常用的一种圆检测算法，其基本思想是利用三角函数的性质将
图像中的圆映射到霍夫空间中，并在霍夫空间中通过累加圆周上的像素点判断圆的位置和
半径。

然而，传统的霍夫变换圆检测算法存在许多问题，如计算复杂度高、对噪声和图像
变形敏感等，因此本文提出了一种基于圆对称性和随机选点的改进霍夫变换圆检测算法。

首先，我们分析了传统霍夫变换的不足之处，发现其主要问题在于在霍夫空间中的累
加过程中存在大量噪声和误检。

为了解决这些问题，我们考虑利用圆对称性进行优化，即
对于一个圆，它的周围的每个点都应该具有相同的特征。

基于这一特性，我们提出了一种
基于圆对称性的筛选算法，即在霍夫空间中选取一个圆心作为基准点，然后计算该基准点
半径内的所有圆周上点的特征值并求平均值，然后比较该值与待检测圆的特征值是否接近，若接近则表示该圆可能存在，否则则可能是误检。

为了进一步提高检测精度，我们引入了随机选点的思想，即在图像中随机选取一些点
作为检测点，然后通过计算这些点与基准点的特征值差来判断圆的位置和半径。

这种方法
可以增加检测的准确性和鲁棒性，同时减少计算量和时间。

当然，我们需要对点的个数和
选取的方式进行优化，以保证检测的效果和速度。

最终，我们对该改进算法进行了实验验证，结果表明该算法具有较高的精度和鲁棒性，并且可以有效地消除噪声和误检，同时计算量和时间也得到了明显的缩减。

因此，该算法
在圆检测和图像处理领域中具有广泛的应用前景，在实际工程中有很大的实用价值。

OpenCV学习笔记（⼋）边缘、线与圆的检测边缘检测对图像进⾏边缘检测之前，⼀般都需要先进⾏降噪（可调⽤GaussianBlur函数）。

Sobel算⼦与 Scharr算⼦都是⼀个离散微分算⼦ (discrete differentiation operator)，⽤来计算图像灰度函数的近似梯度。

结合了⾼斯平滑和微分求导。

Sobel算⼦与Scharr算⼦的内核不同，Sobel内核产⽣误差⽐较明显，Scharr更为准确⼀些。

Sobel算⼦的计算步骤：1. 在两个⽅向求导:将原图分别与两个3x3的内核进⾏卷积计算，得到Gx与Gy2. 在图像的每⼀点，结合Gx与Gy求出近似梯度:或者 (简单公式)/// 求 X⽅向梯度//Scharr( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, scale, delta, BORDER_DEFAULT );Sobel( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT );convertScaleAbs( grad_x, abs_grad_x );/// 求Y⽅向梯度//Scharr( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, scale, delta, BORDER_DEFAULT );Sobel( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT );convertScaleAbs( grad_y, abs_grad_y );/// 合并梯度(近似)addWeighted( abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad );src_gray: 在本例中为输⼊图像，元素类型CV_8Ugrad_x/grad_y: 输出图像.ddepth: 输出图像的深度，设定为CV_16S避免外溢。

霍夫圆检测函数
霍夫圆检测函数是用于检测图像中圆形的算法，其基本原理是利用圆上三个点的坐标来判定是否为圆。

在OpenCV中，霍夫圆检测函数是`cv2.HoughCircles()`，其参数包括：
* image：输入图像，需要为8位的灰度单通道图像。

* circles：找到的圆的输出向量。

* method：检测方法，常用的有HOUGH_GRADIENT和
HOUGH_GRADIENT_ALT。

* dp：累加器分辨率与图像分辨率的反比，一般为1。

* minDist：检测到的圆心之间的最小距离，太大会遗漏一些圆形，太小会产生许多无关的圆。

* param1：传递给Canny()边缘检测算子的高阀值，而低阀值为高阀值的一半。

* param2：是检测阶段圆心的累加阀值，越小可以检测到更多的假圆，越大能通过检测的圆就更加接近完美的圆形。

* minRadius：最小半径。

* maxRadius：最大半径。

霍夫圆检测函数通过累加器来计数通过某一点的直线数，当计数达到一定的阈值时，则认为该点在圆上。

最后通过阈值筛选和排序，即可得到检测到的圆的参数。

OpenCV探索之路（七）：霍夫变换我们如何在图像中快速识别出其中的圆和直线？⼀个⾮常有效的⽅法就是霍夫变换，它是图像中识别各种⼏何形状的基本算法之⼀。

霍夫线变换霍夫线变换是⼀种在图像中寻找直线的⽅法。

OpenCV中⽀持三种霍夫线变换，分别是标准霍夫线变换、多尺度霍夫线变换、累计概率霍夫线变换。

在OpenCV中可以调⽤函数HoughLines来调⽤标准霍夫线变换和多尺度霍夫线变换。

HoughLinesP函数⽤于调⽤累积概率霍夫线变换。

我们都知道，⼆维坐标轴上表⽰⼀条直线的⽅程式y = a*x + b，我们想求出⼀条直线就得想⽅设法求出其中的a和b的值。

如果⽤极坐标来表⽰就是theta就是直线与⽔平线所成的⾓度，⽽rho就是圆的半径（也可以理解为原点到直线的距离），同样地，这两个参数也是表征⼀条直线的重要参数，确定他们俩了，也就确定⼀条直线了。

正如下图所⽰。

在OpenCV⾥，我们只需调⽤HoughLines就是可以得到表征⼀条直线的这两个参数值！HoughLines⽤法#include <iostream>#include <opencv2\opencv.hpp>#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>using namespace cv;using namespace std;int main(){Mat srcImage = imread("4.jpg");imshow("Src Pic", srcImage);Mat midImage, dstImage;//边缘检测Canny(srcImage, midImage, 50, 200, 3);//灰度化cvtColor(midImage, dstImage, CV_GRAY2BGR);// 定义⽮量结构存放检测出来的直线vector<Vec2f> lines;//通过这个函数，我们就可以得到检测出来的直线集合了HoughLines(midImage, lines, 1, CV_PI / 180, 150, 0, 0);//这⾥注意第五个参数，表⽰阈值，阈值越⼤，表明检测的越精准，速度越快，得到的直线越少（得到的直线都是很有把握的直线）//这⾥得到的lines是包含rho和theta的，⽽不包括直线上的点，所以下⾯需要根据得到的rho和theta来建⽴⼀条直线//依次画出每条线段for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++){float rho = lines[i][0]; //就是圆的半径rfloat theta = lines[i][1]; //就是直线的⾓度Point pt1, pt2;double a = cos(theta), b = sin(theta);double x0 = a*rho, y0 = b*rho;pt1.x = cvRound(x0 + 1000 * (-b));pt1.y = cvRound(y0 + 1000*(a));pt2.x = cvRound(x0 - 1000*(-b));pt2.y = cvRound(y0 - 1000 * (a));line(dstImage, pt1, pt2, Scalar(55, 100, 195), 1, LINE_AA); //Scalar函数⽤于调节线段颜⾊，就是你想检测到的线段显⽰的是什么颜⾊imshow("边缘检测后的图", midImage);imshow("最终效果图", dstImage);}waitKey();return 0;}原图阈值我设为250，看看直线检测的效果。

霍夫变换检测圆算法流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!霍夫变换检测圆的算法流程详解霍夫变换是一种在图像处理中广泛使用的经典算法，尤其在检测直线、圆等几何形状方面表现出色。

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。

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中霍夫变换检测椭圆摘要：1.介绍霍夫变换检测椭圆的原理2.介绍如何使用OpenCV 库实现霍夫变换检测椭圆3.展示使用霍夫变换检测椭圆的实例4.总结霍夫变换检测椭圆的优缺点正文：一、霍夫变换检测椭圆的原理霍夫变换是一种在计算机视觉中广泛应用的算法，它可以在图像中检测出直线、圆、椭圆等特征。

在OpenCV 库中，霍夫变换的实现主要是通过调用cvHoughTransform 函数。

椭圆的数学表达式为：x = a * cos(t)y = b * sin(t)其中，a 和b 分别是椭圆的长半轴和短半轴，t 是参数角。

在霍夫空间中，一个点可以表示一个椭圆。

二、使用OpenCV 库实现霍夫变换检测椭圆在OpenCV 中，我们可以使用cvHoughTransform 函数来实现霍夫变换检测椭圆。

具体步骤如下：1.读取图像，将其转换为灰度图像。

2.使用cvHoughTransform 函数，输入灰度图像、椭圆参数（长半轴、短半轴、中心角等）、方法（HOUGH_GRADIENT 或HOUGH_CIRCLE）和参数（最小距离、最大距离等）。

3.输出检测到的椭圆的坐标和大小。

三、使用霍夫变换检测椭圆的实例下面是一个使用Python 和OpenCV 实现霍夫变换检测椭圆的示例代码：```pythonimport cv2import numpy as np# 读取图像img = cv2.imread("ellipse.jpg")gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 应用霍夫变换检测椭圆gray = cv2.medianBlur(gray, 5)circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)# 循环输出检测到的椭圆for circle in circles[0, :]:x, y, radius = circlecv2.circle(img, (x, y), radius, (0, 255, 0), 2)cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3)# 显示输出图像cv2.imshow("Ellipse detection", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```四、总结霍夫变换检测椭圆的优缺点霍夫变换检测椭圆的优点是算法简单、计算速度快，可以实时检测图像中的椭圆。

Hough Transform是一种图像处理技术，用于检测图像中的圆圈。

霍夫圆变换是霍夫变换算法的变体，专为检测图像中的圆而设计。

它可用于检测任何大小的圆圈，但对于检测小或部分模糊的圆圈特别有用。

霍夫圆变换背后的基本思想是将图像中的每个点表示为参数空间中的正弦曲线。

正弦曲线由以下方程定义：x = x0 + r * cos(θ)y = y0 + r * sin(θ)其中（x0，y0）是圆的中心，r是半径，θ是点相对于圆中心的角度。

通过分析这些正弦曲线，可以检测到图像中存在圆圈。

Hough Circle Transform算法的工作原理是首先将图像转换为二进制格式，将圆的一部分像素设置为1，所有其他像素设置为0。

然后，对于设置为1的每个像素，该算法将计算一系列可能的圆中心和半径的正弦曲线。

这些正弦曲线在参数空间中的交集对应于可能的圆中心。

最后，算法将选择参数空间中交集最多的圆，这些圆被认为是图像中的真实圆。

值得注意的是，该算法对噪声很敏感，可能会产生假阳性，因此它通常与其他算法结合使用图像处理技术以提高其准确性。

一些可用于提高霍夫圆变换性能的方法包括预处理图像以消除噪声，在参数空间中使用更高级的投票方案，以及应用阈值来消除弱检测。

还值得注意的是，霍夫圆变换算法有不同的变体，例如广义霍夫变换，可用于检测椭圆等其他形状，以及渐进概率霍夫变换，这是霍夫圆变换算法的更有效变体。

总之，霍夫圆变换是霍夫变换算法的变体，用于检测图像中的圆。

它的工作原理是将图像中的每个点表示为参数空间中的正弦曲线，并分析这些正弦曲线的交集，以检测圆的存在。

虽然它是一种强大的技术，但它可能对噪音敏感，因此它经常与其他图像处理技术结合使用，以提高其准确性。

圆检测算法圆检测算法介绍圆检测算法是一种基于边缘检测的图像处理算法，用于在图像中自动检测出所有的圆形物体。

该算法可以应用于许多领域，如机器视觉、医学图像处理、工业自动化等。

原理圆检测算法的原理是基于霍夫变换（Hough Transform）和边缘检测。

首先通过边缘检测算法，将图像中的所有边缘提取出来，并将其表示为极坐标系下的点。

然后对每个点进行遍历，通过霍夫变换将其转化为一个参数空间中的曲线。

最后，在参数空间中找到所有能够拟合成圆形的曲线，即可得到图像中所有的圆。

具体步骤1. 边缘检测：使用常见的边缘检测算法（如Sobel、Canny）提取图像中的所有边缘，并将其表示为极坐标系下的点。

2. 参数空间：定义一个参数空间（Hough Space），用来表示所有可能成为圆心和半径组合（x,y,r）。

3. 霍夫变换：对于每个点(x_i,y_i)，在参数空间中生成一个曲线L_i = {(x,y)| (x-x_i)^2 + (y-y_i)^2 = r^2}，表示所有可能成为以该点为圆心的圆。

将所有点的曲线相加，得到参数空间中的总曲线。

4. 圆检测：在参数空间中寻找所有能够拟合成圆形的曲线。

这可以通过设定一个阈值来实现。

当某个点(x,y,r)在参数空间中对应的值超过阈值时，则认为该点对应一个圆。

5. 圆心和半径计算：根据参数空间中找到的圆心和半径信息，在原图像中画出所有检测到的圆。

应用圆检测算法广泛应用于机器视觉、医学图像处理、工业自动化等领域。

例如，在制造业中，可以使用该算法自动检测产品表面上的孔洞、凸起等特征；在医学图像处理中，可以使用该算法自动检测肿瘤等病变区域。

优缺点优点：1. 可以检测任意大小、位置和方向的圆形物体；2. 对于噪声和缺失数据具有较好的鲁棒性；3. 可以快速地处理大量数据。

缺点：1. 对于非圆形物体或非完整圆形物体的检测效果较差；2. 对于大量数据的处理需要较高的计算资源。

总结圆检测算法是一种基于边缘检测和霍夫变换的图像处理算法，可以自动检测出图像中所有的圆形物体。

实验10 霍夫变换一、实验目的1.掌握霍夫变换的原理。

2.掌握OpenCV下检测直线、圆的方法。

3.掌握AiCam框架的部署和使用。

二、实验环境硬件环境：PC机Pentium处理器双核2GHz以上，内存4GB以上操作系统：Windows7 64位及以上操作系统开发软件：MobaXterm实验器材：人工智能边缘应用平台实验配件：无三、实验内容1.算法原理1.1 基本描述霍夫变换是一种特征提取，被广泛应用在图像分析、计算机视觉以及数字影像处理，用来辨别找出物件中的特征，例如：线条、圆形。

通过霍夫变换可以检测间断点边界形状的方法，它通过将图像坐标空间变换到参数空间，来实现直线与曲线的拟合。

1.2 专业术语●霍夫线变换霍夫线变换是一种用来寻找直线的方法。

在使用霍夫线变换之前，首先要对图像进行边缘检测的处理，也即霍夫线变换的直接输入只能是边缘二值图像。

●概率霍夫线变换概率霍夫变换算法是标准霍夫变换算法的一个改进，它在一定的范围内进行霍夫变换，计算单独线段的方向以及范围，从而降低计算量，缩短计算时间。

●霍夫圆变换霍夫圆变换的基本原理和上面讲的霍夫线变化大体上是很类似的，只是点对应的二维极径极角空间被三维的圆心点（x, y）还有半径r空间取代。

1.3 常用方法●标准霍夫线变换：OpenCV提供了函数cv2.HoughLines()用来实现霍夫直线变换，该函数要求所操作的源图像是一个二值图像，在进行霍夫变换之前要先将源图像进行二值化，或者进行Canny边缘检测。

#img 为输入的图像，Canny提取后的边界数据#rho 为距离分辨率#theta 为角度范围#threshold 为累加器阈值HoughLines(img, rho, theta, threshold )●概率霍夫线变换在OpenCV中，函数cv2.HoughLinesP()实现了概率霍夫变换。

#image参数表示边缘检测的输出图像，该图像为单通道8位二进制图像。

CV2.houghcircles流程原理1. 概述cv2.houghcircles是OpenCV库中用于检测图像中圆的函数，通过霍夫变换方法实现。

该函数在图像处理领域具有重要的应用价值，能够准确、高效地识别图像中的圆形目标，并且具有很高的稳定性和鲁棒性。

本文将从原理出发，详细介绍cv2.houghcircles函数的流程原理。

2. 霍夫变换霍夫变换是一种用来检测图像中特定形状的经典方法，它能够将图像中的特定形状转化为参数空间中的曲线或者点，从而进行检测和识别。

在霍夫变换中，如果图像中的一点在参数空间中对应一条曲线，那么一组共线的点会在参数空间中交汇于同一点。

对于检测圆形来说，霍夫变换会将图像中每个像素点的坐标转换为三维参数空间中的圆心坐标和半径，通过在参数空间中找到共线点的思想来检测图像中的圆。

3. cv2.houghcircles函数cv2.houghcircles是OpenCV库中专门用于检测图像中圆的函数。

它的输入参数包括输入图像、检测方法、累加器分辨率和两个圆心之间的最小距离等。

其中最关键的参数是累加器分辨率和阈值。

累加器分辨率决定了霍夫空间的分辨率，而阈值则用于筛选出满足条件的圆。

4. cv2.houghcircles流程（1）首先进行图像预处理，包括灰度化、高斯模糊、边缘检测等。

（2）然后根据设定的累加器分辨率，在参数空间中创建累加器数组，并初始化为零。

（3）接着遍历图像中的每一个像素点，对于边缘像素点，将其转换为霍夫空间中的圆心坐标和半径，然后在累加器数组中进行累加。

（4）最后根据设定的阈值，筛选出累加器数组中值大于阈值的圆，进而得到图像中的圆的位置和半径。

5. 算法优化在实际应用中，cv2.houghcircles函数的性能和检测效果受到很多因素的影响，为了提高检测的准确性和效率，可以对算法进行优化，如调整累加器分辨率、调整阈值、优化图像预处理等。

6. 应用领域cv2.houghcircles函数在很多领域具有广泛的应用，如工业检测、医学影像、机器人视觉等。

opencv 霍夫变换检测直线带角度摘要：1.霍夫变换简介2.直线检测原理3.代码实现及解释4.带角度检测的实现5.总结与展望正文：**1.霍夫变换简介**霍夫变换（Hough Transform）是一种在图像处理中广泛应用的算法，主要用于检测图像中的直线、曲线等特征。

它通过将图像中的像素点映射到参数空间，从而找到图像中具有相同性质的点，进而重建直线、曲线等形状。

**2.直线检测原理**在使用霍夫变换检测直线时，我们先将图像进行灰度化处理，然后利用霍夫变换找到图像中的直线。

霍夫变换的核心思想是将图像中的每个点映射到一个参数空间，这个空间的维度与直线的特性相关。

例如，我们可以用两个参数（斜率k，截距b）来表示一条直线。

通过霍夫变换，我们可以找到具有相同斜率k和截距b的点，从而确定图像中的直线。

**3.代码实现及解释**以下是一个使用OpenCV库实现的霍夫变换检测直线的示例代码：```pythonimport cv2# 读取图像img = cv2.imread("example.jpg", 0)# 转换为灰度图像gray = cv2.medianBlur(img, 5)# 设置霍夫变换参数dpx, dpy = 100, 100dp = 10theta = cv2.HOUGH_GRADIENT# 进行霍夫变换lines = cv2.HoughLines(gray, 1, theta, dpx, dpy, minLineLength=100, maxLineGap=10)# 画出检测到的直线if lines:for i in range(0, len(lines), 2):cv2.line(img, (lines[i][0], lines[i][1]), (lines[i + 1][0], lines[i + 1][1]), (0, 0, 255), 3)# 显示图像cv2.imshow("Lines", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```代码解释：- 首先，读取图像并转换为灰度图像。

霍夫圆检测是一种用于检测图像中圆形的算法，而弧线则是指圆或圆弧的线段。

在霍夫圆检测中，可以通过累加器来统计不同半径和角度的弧线数量，从而确定图像中的圆形。

霍夫圆检测的基本原理是将图像中的边缘点按照其到中心的距离和角度进行累加，当累加器的值超过一定阈值时，就认为该位置存在一个圆形。

在实现时，通常使用两个累加器分别统计不同半径和不同角度的边缘点数量，然后通过一些阈值和约束条件来确定图像中的圆形。

如果需要检测弧线，可以使用类似的方法，不过需要将边缘点按照其到中心的距离和角度进行分组，然后对每个组进行弧线拟合，从而得到图像中的弧线。

总之，霍夫圆检测和弧线检测都是计算机视觉领域中的重要算法，它们可以帮助我们更好地理解和分析图像中的形状和结构。