021-Opencv笔记-霍夫圆变换

霍夫圆变换原理

因为霍夫圆检测对噪声比较敏感，所以首先要对图像做中值滤波。
基于效率考虑，Opencv中实现的霍夫变换圆检测是基于图像梯度的实现，分为两步：
1. 检测边缘，发现可能的圆心
2. 基于第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径大小

HoughCircles(
InputArray image, // 输入图像 ,必须是8位的单通道灰度图像
OutputArray circles, // 输出结果，发现的圆信息
Int method, // 方法 - HOUGH_GRADIENT
Double dp, // dp = 1;
Double mindist, // 10 最短距离-可以分辨是两个圆的，否则认为是同心圆- src_gray.rows/8
Double param1, // canny edge detection low threshold
Double param2, // 中心点累加器阈值 – 候选圆心 控制着可能是圆的可能性,值越小圆越多
Int minradius, // 最小半径
Int maxradius//最大半径
)

#include "pch.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>

using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
    Mat src, dst;
    src = imread("D:/cir.png");
    if (!src.data) {
        printf("could not load image...\n");
        return -1;
    }
    char INPUT_TITLE[] = "input image";
    char OUTPUT_TITLE[] = "hough circle demo";
    namedWindow(INPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    namedWindow(OUTPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow(INPUT_TITLE, src);

    // 中值滤波
    Mat moutput;
    medianBlur(src, moutput, 3);
    cvtColor(moutput, moutput, CV_BGR2GRAY);

    // 霍夫圆检测
    vector<Vec3f> pcircles;
    HoughCircles(moutput, pcircles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 30, 10, 20, 2, 50);
    src.copyTo(dst);
    for (size_t i = 0; i < pcircles.size(); i++) {
        Vec3f cc = pcircles[i];
        circle(dst, Point(cc[0], cc[1]), cc[2], Scalar(0, 0, 255), 2, CV_AA);
        circle(dst, Point(cc[0], cc[1]), 2, Scalar(198, 23, 155), 2, CV_AA);
    }
    imshow(OUTPUT_TITLE, dst);

    waitKey(0);
    return 0;
}