OpenCV中如何使用C++寻找圆形？
2023-07-12 12:13:49
深夜i
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OpenCV
C++
寻找
圆形
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，许多计算机视觉应用都依赖于它的强大功能。其中，寻找圆形是一个常见的需求。本文将介绍如何使用C++在OpenCV中进行圆形检测。
首先，我们需要了解Hough变换是如何检测圆形的。Hough变换是一种在图像中寻找几何形状的算法，其中包括点线、圆形等形状。对于圆形检测，Hough变换通过将每个像素点转换为极坐标形式，并将其作为圆心，以其半径为半径画圆，然后在投票的过程中确定圆心和半径的最佳匹配。在OpenCV中，Hough变换可以通过cv::HoughCircles函数实现。
下面是使用C++在OpenCV中进行圆形检测的步骤：
1. 读取图像并进行预处理
首先，我们使用cv::imread函数读取图像。由于Hough变换对噪声敏感，因此我们需要对图像进行预处理。通常情况下，可以使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以去除噪声。使用cv::GaussianBlur函数即可实现。
Mat srcImage = imread("image.png", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat dstImage;
GaussianBlur(srcImage, dstImage, Size(9, 9), 2, 2);
2. 使用Hough变换进行圆形检测
接下来，我们使用cv::HoughCircles函数进行圆形检测。该函数使用三个参数：输入图像、检测到的圆形集合和检测方法。在此，我们使用cv::HOUGH_GRADIENT方法进行圆形检测，还需要设置第四个参数为累加器阈值和第五个参数为最小半径和最大半径。
vector
HoughCircles(dstImage, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, 10, 100, 50, 0, 0);
3. 绘制检测到的圆形
最后，我们使用cv::circle函数在图像上绘制检测到的圆形。需要注意的是，该函数需要圆心坐标和半径作为参数。
for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++)
{
Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));
int radius = cvRound(circles[i][2]);
circle(srcImage, center, radius, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
}
完整的代码如下：
Mat srcImage = imread("image.png", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat dstImage;
GaussianBlur(srcImage, dstImage, Size(9, 9), 2, 2);
vector
HoughCircles(dstImage, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, 10, 100, 50, 0, 0);
for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++)
{
Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));
int radius = cvRound(circles[i][2]);
circle(srcImage, center, radius, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
}
imshow("Circles", srcImage);
waitKey(0);
总的来说，使用C++在OpenCV中进行圆形检测是非常容易的。该库提供的功能非常强大，可以轻松地实现许多计算机视觉应用。我们可以根据需要调整参数，以便获得最佳结果。
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