利用霍夫变换来进行圆环检测。

cv2中进行霍夫圆环检测的函数：

cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, circles=None, param1=None, param2=None, minRadius=None, maxRadius=None)

其中：

image: 输入 8位、单通道灰度图像。如果使用RGB图像，需要先转换为Gray图像。

method：定义检测图像中圆的方法。目前唯一实现的方法是cv2.HOUGH_GRADIENT。

dp：累加器图像的分辨率。累加器分辨率与图像分辨率的反比。dp获取越大，累加器数组越小。比如若dp==1,那么累加器的分辨率与原图像一样，如果dp==2，那么累加器的分辨率只有原图像的一半。

minDist：两个不同圆之间的最小距离。如果minDist太小，则可能导致检测到多个相邻的圆。如果minDist太大，则可能导致很多圆检测不到。

param1：用于Canny的边缘阀值上限，下限被置为上限的一半。

param2：cv2.HOUGH_GRADIENT方法的累加器阈值。阈值越小，检测到的圆越多。圆心是通过投票得出的，这个值就是确定多少票才算是圆心这个问题的。基于圆心的最小投票数。

minRadius：最小圆半径（以像素为单位）。

maxRadius：最大圆半径（以像素为单位）。

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageEnhanceimg = Image.open('2.jpg')
img = np.array(img)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, param1=100, param2=80, minRadius=100, maxRadius=200)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
# circles = np.uint16(np.around(circles))
if circles is not None:for i in circles[0, :]:cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 4)cv2.circle(img, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)
cv2.imshow("hough circle ", img)
cv2.waitKey(0)

原始图片：

结果如下：

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