從平面座標到極座標轉換三個引數
假設平面座標的任意乙個圓上的點，轉換到極座標中：
cv::houghcircles
因為霍夫圓檢測對雜訊比較敏感，所以首先要對影象做中值濾波。
基於效率考慮，opencv中實現的霍夫變換圓檢測是基於影象梯度的實現，分為兩步：
1. 檢測邊緣，發現可能的圓心
2. 基於第一步的基礎上從候選圓心開始計算最佳半徑大小
houghcircles(
inputarray image, // 輸入影象 ,必須是8位的單通道灰度影象
outputarray circles, // 輸出結果，發現的圓資訊
int method, // 方法 - hough_gradient
double dp, // dp = 1;
double mindist, // 10 最短距離-可以分辨是兩個圓的，否則認為是同心圓- src_gray.rows/8
double param1, // canny edge detection low threshold
double param2, // 中心點累加器閾值 – 候選圓心
int minradius, // 最小半徑
int maxradius//最大半徑
#include #include using namespace std;
using namespace cv;
mat src, gray_src, dst;
int main()
namedwindow("input image", cv_window_autosize);
imshow("input image", src);
mat moutput;
medianblur(src, moutput, 3);
cvtcolor(moutput, moutput, cv_bgr2gray);
imshow("moutput", moutput);
// 霍夫圓檢測
缺點 霍夫圓 霍夫圓變換
對於直線來說，一條直線能有引數極徑級角表示，而對圓來說我們需要三個引數來表示乙個圓 在opencv中，我們常常通過乙個叫 霍夫梯度法 的方法來解決圓變換的問題。霍夫梯度法的原理 1 首先對影象應用邊緣檢測，比如canny邊緣檢測 2 然後對邊緣影象中的每乙個非零點，考慮其區域性梯度，即用sobel函...
缺點 霍夫圓 霍夫變換
霍夫變換是一種特徵提取，被廣泛應用在影象分析 電腦視覺以及數字影像處理。霍夫變換是用來辨別找出物件中的特徵，例如 線條。他的演算法流程大致如下，給定乙個物件 要辨別的形狀的種類，演算法會在引數空間中執行投票來決定物體的形狀，而這是由累加空間 accumulator space 裡的區域性最大值來決定...
霍夫圓變換
對於直線來說，一條直線能有引數極徑級角表示，而對圓來說我們需要三個引數來表示乙個圓 在opencv中，我們常常通過乙個叫 霍夫梯度法 的方法來解決圓變換的問題。霍夫梯度法的原理 1 首先對影象應用邊緣檢測，比如canny邊緣檢測 2 然後對邊緣影象中的每乙個非零點，考慮其區域性梯度，即用sobel函...