circles = cv2.houghcircles(image, method, dp, mindist[, circles[, param1[, param2[, minradius[, maxradius]]]]])
引數說明:
輸出：
circles- 找到的圓的輸出向量。每個向量被編碼為3元素的浮點向量 （x，y，半徑）。
傳遞引數：
image- 8位，單通道，灰度輸入影象。
circle_storage- 在c函式中，這是乙個將包含找到的圓的輸出序列的記憶體儲存。
method- 使用檢測方法。目前，唯一實現的方法是 cv_hough_gradient，基本上是 21ht，在[yuen90]中有描述 。
dp- 累加器解析度與影象解析度的反比。例如，如果 dp = 1，則累加器具有與輸入影象相同的解析度。如果 dp = 2，則累加器的寬度和高度都是一半。
mindist-檢測到的圓的中心之間的最小距離。如果引數太小，除了真正的引數外，可能會錯誤地檢測到多個鄰居圈。如果太大，可能會錯過一些圈子。
param1- 第乙個方法特定的引數。在cv_hough_gradient的情況下， 兩個傳遞給canny（）邊緣檢測器的閾值較高（較小的兩個小於兩倍）。
param2- 第二種方法引數。在cv_hough_gradient的情況下
，它是檢測階段的圓心的累加器閾值。越小，可能會檢測到越多的虛假圈子。首先返回對應於較大累加器值的圈子。
minradius-最小圓半徑。
maxradius- 最大圓半徑。
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