OpenCV筆記（十八） 使用霍夫變換檢測圓圈

這些筆記的最初，我是以接近於原始碼分析的形式來梳理自己學習opencv的過程。

然而寫下來，一是執行力，二是時間的問題，確實越寫越馬虎了。用我老師的話：觀其大略了。

但是，暫時就這麼寫著吧。

在筆記《十七》中，我們簡單地談到了霍夫變換檢測直線的原理，就是判斷相鄰畫素點的值(x, y)對應的r-theta曲線是否能夠相交，如果有足夠多的相鄰的畫素點的曲線相交，我們就認為這些相鄰的畫素點構成一條直線。

圓圈亦然，只是把直線的方程替換成了圓的方程。除了極座標的r，多了兩個變數：xcenter和ycenter。

r就是畫素所在的圓圈的半徑，x-center和y-center就是這個圓圈的圓心。

如果若干相鄰的畫素，他們對應的r、x-center、y-center能夠相交，就說明它們位於同乙個圓圈的曲線上。

在opencv中，我們在使用霍夫變換檢測之前，一般先對影象進行高斯平滑，去除雜訊。

opencv中是這樣定義houghcircles函式的：

void houghcircles

(inputarrayimage, outputarraycircles, intmethod, doubledp, doublemindist, doubleparam1=100, doubleparam2=100, intminradius=0, intmaxradius=0 )

image需要8位單通道的灰度影象

circles一般為vector

method一般為cv_hough_gradient

dp是輸入影象和處理影象的比值，如果為1，則兩者相同；如果為2，則處理的影象是輸入影象的一半大小。

mindist是檢測到的圓圈之間，它們的圓心的最小距離。

param1是傳入canny()函式的higher threshold。預設lower threshold為higher threshold的一半。

param2暫時不了解。看示例**吧。

opencv中關於houghcircles的例子：

1

void houghdetection(const mat& src_gray, const mat& src_display, int cannythreshold, int
accumulatorthreshold)219
20//
shows the results
21imshow( windowname, display);22}
23 }

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