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原博文：
其實檢測圓形和檢測直線的原理差別不大，只不過直線是在二維空間，因為y=kx+b，只有k和b兩個自由度。而圓形的一般性方程表示為(x-a)²+(y-b)²=r²。那麼就有三個自由度圓心座標a,b,和半徑r。這就意味著需要更多的計算量，而opencv中提供的cvhoughcircle()函式裡面可以設定半徑r的取值範圍，相當於有乙個先驗設定，在每乙個r來說，在二維空間內尋找a和b就可以了，能夠減少計算量。
具體步驟如下：
1.對輸入影象進行邊緣檢測，獲取邊界點，即前景點。
2.假如影象中存在圓形，那麼其輪廓必定屬於前景點（此時請忽略邊緣提取的準確性）。
3.同霍夫變換檢測直線一樣，將圓形的一般性方程換一種方式表示，進行座標變換。由x-y座標系轉換到a-b座標系。寫成如下形式(a-x)²+(b-y)²=r²。那麼x-y座標系中圓形邊界上的一點對應到a-b座標系中即為乙個圓。
4.那x-y座標系中乙個圓形邊界上有很多個點，對應到a-b座標系中就會有很多個圓。由於原影象中這些點都在同乙個圓形上，那麼轉換後a,b必定也滿足a-b座標系下的所有圓形的方程式。直觀表現為這許多點對應的圓都會相交於乙個點，那麼這個交點就可能是圓心(a, b)。
5.統計區域性交點處圓的個數，取每乙個區域性最大值，就可以獲得原影象中對應的圓形的圓心座標(a,b)。一旦在某乙個r下面檢測到圓，那麼r的值也就隨之確定。
以下面的為例，呼叫opencv中的cvhoughcircles()進行圓形的檢測，左邊為原圖，右邊為檢測結果，圓形都被圈出。
**：
#include"cv.h"
#include"highgui.h"
#includeusing namespace cv;
void main()
cvnamedwindow("img", 1);
cvshowimage("img", srcimg);
cvwaitkey(-1);
cvreleaseimage(&srcimg);
cvdestroyallwindows();
}
OpenCV 霍夫變換圓檢測
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