【python opencv】霍夫变换

编程之家收集整理的这篇文章主要介绍了【python opencv】霍夫变换编程之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

封装在OpenCV函数**cv.HoughLines**()中。它只是返回一个:math:(rho,theta)值的数组。ρ以像素为单位,θ以弧度为单位。第一个参数,输入图像应该是二进制图像,因此在应用霍夫变换之前,请应用阈值或使用Canny边缘检测。第二和第三参数分别是ρ和θ精度。第四个参数是阈值,这意味着应该将其视为行的最低投票。请记住,票数取决于线上的点数。因此,它表示应检测到的最小线长。

import cv2 as cv
 numpy as np
img = cv.imread(cv.samples.findFile('sudoku.png'))
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
lines = cv.HoughLines(edges,1,np.pi/180,200)
for line in lines:
    rho,theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a*rho
    y0 = b*rho
    x1 = int(x0 + 1000*(-b))
    y1 = int(y0 + 1000*(a))
    x2 = int(x0 - 1000*(-b))
    y2 = int(y0 - 1000*(a))
    cv.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255),2)
cv.imwrite(houghlines3.jpg',img)

圆在数学上表示为(xxcenter)2+(yycenter)2=r2(x−xcenter)2+(y−ycenter)2=r2,其中(xcenter,ycenter)(xcenter,ycenter)是圆的中心,rr是圆的半径。从等式中,我们可以看到我们有3个参数,因此我们需要3D累加器进行霍夫变换,这将非常低效。因此,OpenCV使用更加技巧性的方法,即使用边缘的梯度信息的**Hough梯度方法**。

我们在这里使用的函数是**cv.HoughCircles**()。它有很多参数,这些参数在文档中有很好的解释。因此,我们直接转到代码

 numpy as np
 cv2 as cv
img = cv.imread(opencv-logo-white.png,0)
img = cv.medianBlur(img,5)
cimg ==50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i  circles[0,:]:
    # 绘制外圆
    cv.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],0),1)">)
     绘制圆心
    cv.circle(cimg,2,255),3)
cv.imshow(detected circles

 

 

 

摘自:

http://woshicver.com/FifthSection/4_14_%E9%9C%8D%E5%A4%AB%E5%9C%88%E5%8F%98%E6%8D%A2/

http://woshicver.com/FifthSection/4_13_%E9%9C%8D%E5%A4%AB%E7%BA%BF%E5%8F%98%E6%8D%A2/

 

总结

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