資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：它越小，就會發(fā)現(xiàn)越多的假圓與較大的累加器值相對應(yīng)的圓，將首先返回最小半徑最大半徑
Hough Circle Transform
cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]]])
image:單通道灰度圖像
method:
| cv2.HOUGH_STANDARD | 經(jīng)典或標準霍夫變換. 每條線由兩個浮點數(shù)（ρ，θ）表示，其中ρ是（0,0）點和線之間的距離，θ是x軸和線的法線之間的角度. 因此，矩陣必須是（創(chuàng)建的序列）CV_32FC2類型 |
| cv2.HOUGH_PROBABILISTIC | 概率Hough變換（如果圖像包含一些長線性段，則更有效）.它返回線段而不是整行. 每個段由起點和終點表示，矩陣必須是（創(chuàng)建的序列）CV_32SC4類型 |
| cv2.HOUGH_MULTI_SCALE | 經(jīng)典霍夫變換的多尺度變體 |
| cv2.HOUGH_GRADIENT |
dp：累加器分辨率與圖像分辨率的逆比.例如，如果dp=1，則累加器與輸入圖像的分辨率相同.如果dp=2，這個累加器的寬度和高度是圖像的一半.
minDist：探測到的圓的中心之間的最小距離.如果參數(shù)太小，除了真實的一個外，還可能錯誤地檢測到多個相鄰圓.如果它太大，可能會漏掉一些圓.
param1：第一個特定參數(shù).如果是CV_HOUGH_GRADIENT的情況下，是傳遞給Canny邊緣檢測器中較高閾值的參數(shù)（低的參數(shù)小兩倍）.
param2：第二個特定參數(shù).如果是CV_HOUGH_GRADIENT的情況下，它是檢測階段圓中心的累加器閾值。它越小，就會發(fā)現(xiàn)越多的假圓.與較大的累加器值相對應(yīng)的圓，將首先返回.
minRadius：最小半徑
maxRadius：最大半徑
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread("img1.jpg",0)
img = cv2.medianBlur(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)
cv2.imshow("detected circles",cimg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
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摘要：比這更短的線段被拒絕了。最大限度允許線段之間的間隙把它們當作一條線來對待 Hough Line Transform 霍夫變換是一種檢測任何形狀的流行技術(shù)，可以檢測形狀，即使它被破壞或扭曲一點點.一條線可以表示成y = mx + c或參數(shù)形式，像ρ=xcosθ+ysinθ，其中ρ是從原點到直線的垂直距離，θ角是由這條垂線和水平軸以逆時針的方向形成的(這個方向取決于你如何表示坐標系統(tǒng)，這...
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