4.13 霍夫圆变换

目标

在这一章当中，

• 我们将学习使用霍夫变换来查找图像中的圆。
• 我们将看到这些函数：cv2.HoughCircles()

理论基础

一个圆在数学上可以表示为 $(x-x{center})^2 + (y - y{center})^2 = r^2$ 其中 $(x{center},y{center})$ 是圆的中心，$ r $ 是圆的半径。从等式中可以看出我们有3个参数，所以我们需要一个三维累加器来进行霍夫变换，这么做的效率非常差。所以 OpenCV 使用更复杂的方法，Hough Gradient Method，它使用边缘的渐变信息。

我们在这里使用的函数是 cv2.HoughCircles()。它有很多参数，在文档中有很好的解释。所以我们直接上代码。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('opencv-logo-white.png',0)
img = cv2.medianBlur(img,5)
cimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)


circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]:
    # 画出外面的圆
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
    # 画出圆心
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)

cv2.imshow('detected circles',cimg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()