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python+opencv識別圖片中的圓形

發布時間:2020-10-25 22:52:20 來源:腳本之家 閱讀:605 作者:Tina_Wei 欄目:開發技術

本文實例為大家分享了python+opencv識別圖片中足球的方法,供大家參考,具體內容如下

先補充下霍夫圓變換的幾個參數知識:

  • dp,用來檢測圓心的累加器圖像的分辨率于輸入圖像之比的倒數,且此參數允許創建一個比輸入圖像分辨率低的累加器。上述文字不好理解的話,來看例子吧。例如,如果dp= 1時,累加器和輸入圖像具有相同的分辨率。如果dp=2,累加器便有輸入圖像一半那么大的寬度和高度。
  • minDist,為霍夫變換檢測到的圓的圓心之間的最小距離,即讓我們的算法能明顯區分的兩個不同圓之間的最小距離。這個參數如果太小的話,多個相鄰的圓可能被錯誤地檢測成了一個重合的圓。反之,這個參數設置太大的話,某些圓就不能被檢測出來了。
  • param1,有默認值100。它是method設置的檢測方法的對應的參數。對當前唯一的方法霍夫梯度法,它表示傳遞給canny邊緣檢測算子的高閾值,而低閾值為高閾值的一半。
  • param2,也有默認值100。它是method設置的檢測方法的對應的參數。對當前唯一的方法霍夫梯度法,它表示在檢測階段圓心的累加器閾值。它越小的話,就可以檢測到更多根本不存在的圓,而它越大的話,能通過檢測的圓就更加接近完美的圓形了。
  • minRadius,默認值0,表示圓半徑的最小值。
  • maxRadius,也有默認值0,表示圓半徑的最大值。

源代碼:

# -*- coding: utf-8 -*- 
""" 
Created on Tue Sep 26 23:15:39 2017 
 
@author: tina 
""" 
import cv2 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
img = cv2.imread('C:\\Users\\tina\\Pictures\\ahh\\ball.jpg') 
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
 
plt.subplot(121),plt.imshow(gray,'gray') 
plt.xticks([]),plt.yticks([]) 
 
circles1 = cv2.HoughCircles(gray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1, 
600,param1=100,param2=30,minRadius=80,maxRadius=97) 
circles = circles1[0,:,:] 
circles = np.uint16(np.around(circles)) 
for i in circles[:]: 
 cv2.circle(img,(i[0],i[1]),i[2],(255,0,0),5) 
 cv2.circle(img,(i[0],i[1]),2,(255,0,255),10) 
 cv2.rectangle(img,(i[0]-i[2],i[1]+i[2]),(i[0]+i[2],i[1]-i[2]),(255,255,0),5) 
 
print("圓心坐標",i[0],i[1]) 
plt.subplot(122),plt.imshow(img) 
plt.xticks([]),plt.yticks([]) 

原圖:

python+opencv識別圖片中的圓形

識別后效果:

python+opencv識別圖片中的圓形

更多圖片識別精彩內容請點擊專題: 《python圖片處理操作》

以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持億速云。

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