霍夫圓檢測

Python2.7+OpenCV：圖像讀取、圖像處理、圖像識別

import cv2import numpy as np#圖像讀取pie = cv2.imread(pie.jpg)#讀取所要處理的圖像（注意絕對路徑與相對路徑）cv2.namedWindow("beforeHoughCirlces",0)cv2.imshow(beforeHoughCirlces,pie)#展示讀取後的圖像（處理前圖像）#圖像預處理gray_img = cv2.cvtColor(pie, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#灰度化處理img = cv2.medianBlur(gray_img, 5)#參數必須為奇數，中值濾波處理#檢測圓(410為圓之間最短距離，半徑在15和25之間)circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.cv.CV_HOUGH_GRADIENT,1,300, param1=100,param2=30,minRadius=300,maxRadius=400)circles = np.uint16(np.around(circles))#整數化print "各圓坐標及半徑",circles#檢測到的圓的信息#畫圓for i in circles[0,:]: # draw the outer circle cv2.circle(pie,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)#(0,255,0)綠色,i[0]為x坐標，i[1]為坐標，i[2]為半徑 # draw the center of the circle cv2.circle(pie,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)#（0，0，255）紅色，RGB三原色#顯示畫好的圓cv2.namedWindow("afterHoughCirlces",0)#圖片像素過高時，可調節圖片大小cv2.imshow("afterHoughCirlces",pie)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()

圓識別前：

圓識別後：

控制台中顯示：各圓坐標及半徑 [[[534 494 378]]]

可以根據需要設置HoughCircle函數中的參數。

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