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C++ OpenCV 圆形拟合

2023-06-22 09:28:26 深夜i -- --

C++ OpenCV 圆形拟合

在图像处理和计算机视觉中，圆形拟合是一个重要的基础任务。C++ OpenCV提供了一种简单而快速的方法来实现圆形拟合。本文将介绍使用C++ OpenCV进行圆形拟合的方法。

1. 计算边缘

首先，我们需要找到图像中的所有边缘。OpenCV中提供了一个函数Canny()，可以用于这个目的。该函数需要两个参数：输入图像和输出图像。输出图像的每个像素值将根据Canny算法得到的边缘值进行设置。使用以下代码来计算边缘：

Mat edges; // 定义输出图像

int lowThreshold = 50;

int ratio = 3;

int kernel_size = 3;

Canny(img, edges, lowThreshold, lowThreshold*ratio, kernel_size);

其中，img是输入图像，lowThreshold和lowThreshold*ratio是Canny算法的两个参数，用于控制边缘检测的敏感性。kernel_size是Sobel算子的大小，也是可选的。

2. 圆形拟合

一旦我们得到了所有的边缘，我们就可以使用OpenCV中的HoughCircles()函数对所有圆形进行拟合了。该函数需要四个参数：输入图像，检测方法，dp，和minDist。此外，它还需要另外三个可选参数：param1，param2和minRadius, maxRadius。使用以下代码来拟合圆形：

vector circles; // 定义向量保存拟合结果

HoughCircles(edges, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, edges.rows/8, 200, 100, 0, 0);

其中，第一个参数是边缘图像，第二个参数是输出数组，第三个参数是Hough变换的种类，第四个参数是dp值，它控制累加器数组的分辨率。我们也可以通过第五个参数minDist来限制圆形之间的距离。param1和param2是可以调整的阈值。minRadius和maxRadius是可选的，用于限制拟合半径的范围。

3. 显示结果

最后，我们可以将结果绘制到图像上，并显示所有的拟合圆形。使用以下代码显示拟合结果：

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]);

// 绘制圆形

circle(img, center, radius, Scalar(0,0,255), 3, 8, 0 );

}

imshow("Circle Detection", img); // 显示拟合结果

在上面的代码中，我们使用cvRound()函数来对浮点数进行四舍五入。然后使用circle()函数在图像上绘制每个圆形。最后，调用imshow()函数来显示拟合结果。

C++ OpenCV提供了一个简单而快速的方法来实现圆形拟合。通过计算边缘，使用HoughCircles()函数拟合圆形，并将结果绘制到图像上，我们可以轻松地在图像中检测和定位圆形。

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