OpenCV基于Python霍夫圆检测—基于梯度的霍夫圆检测
基于梯度的霍夫圆检测
- 1. 回顾与目标
- 2. 基于梯度的霍夫圆检测
- 2.1 问题分析
- 2.2 基于梯度的霍夫圆检测步骤
- 3. 基于梯度的霍夫圆检测函数HoughCircles
- 3.1 函数HoughCircles
- 3.2 代码演示
- 4. 结尾
- 参考资料
1. 回顾与目标
上一讲标准的霍夫变换对于曲线检测是一项强有力的技术,但是随着曲线参数数目的增加,造成计数器的数据结构越来越复杂,如直线检测的计数器是二维的,圆检测的计数器是三维的,这需要大量的存储空间和巨大的计算量,因此通常采用其他方法进行改进,如同概率直线检测对标准霍夫直线检测的改进,那么基于梯度的霍夫圆检测12就是对标准霍夫圆检测的改进,下面将详细介绍其步骤。
2. 基于梯度的霍夫圆检测
2.1 问题分析
首先提出一个问题:如下图1所示,如何通过尺规作图法找到图(a)中 圆的圆心,并量出半径?首先在圆上至少找到两个点,如图(b)所示,这里取了三个点A、B、C,然后画出经过圆A、B、C的圆的切线,在分别经过这三个点作切线的垂线(法线),那么这三条法线的交点就是圆心,从圆心到圆上任意一点的距离即为圆的半径。
图1 通过切线定位圆心
现在反过来考虑一个问题:假设已知某些点,并知道这些点的梯度方向(切线方向),那么如何定位哪些点在同一个圆上,并计算出对应圆的半径。如下图2所示,假设已知xoyxoyxoy平面内的点A、B、C、D、EA、B、C、D、EA、B、C、D、E,且知道这些点的梯度方向,首先画出过这些点的法线,如图(b)所示。这里展示的正好是5条法线交于一点的情形,不同法线相交于不同点的情形与之类似,那么交点就有可能是圆心,注意只是有可能,还需要通过下一步量半径的过程,如图(c)所示,进一步确定哪些交点是圆心。
图2 基于梯度的霍夫圆检测
假设交点OOO到A、B、CA、B、CA、B、C这三个点的距离是r1r_1r1,到DDD点的距离是r3r_3r3,到EEE点的距离是r2r_2r2,即5个点到交点OOO半径为r1r_1r1的支持度是3,半径为r2r_2r2的支持度是1,半径为r3r_3r3的支持度是1,通过支持度的高低作为最后对圆的选择,如图(d)所示。
2.2 基于梯度的霍夫圆检测步骤
通过上述的问题分析,可以得到基于梯度的霍夫圆检测的大体步骤分为两步:
- 定位圆心,包含两个参数
- 计算半径,包含一个参数
在程序代码实现中,首先构造一个二维计数器,然后在构造一个一维计数器,所以又称2-1霍夫圆检测。
3. 基于梯度的霍夫圆检测函数HoughCircles
3.1 函数HoughCircles
在图像中如何获得一个边缘像素点位置的梯度呢?这一点需要回忆一下Canny边缘检测中的“非极大值抑制”,其中有介绍通过Sobel
算子计算梯度方向。OpenCv
提供的函数HoughCircles
实现了基于梯度的霍夫圆检测,在该函数的实现过程中,使用了Sobel
算子且内部实现了边缘二值图,所以输入的图像不用像函数HoughLinessP
和HoughLines
一样必须是二值图。下面介绍该函数的使用方法。
该函数的Python API
如下:
HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]]]) -> circles
其参数解释如下表1所示。
表1 函数HoughCircles的参数解释
参数 | 解释 |
---|---|
image | 输入图像矩阵,8位单通道,灰度图 |
method |
检测方法, 目前,唯一被实现的方法是#HOUGH_GRADIENT ,即2-1霍夫圆检测
|
dp |
图像分辨率与累加器分辨率之比。例如若dp=1 , 则累加器与输入图片有相同的分辨率, 若dp=2 ,累加器的宽度和高度只有其一半
|
minDist | 被检测到的圆心之间的最小距离,如果距离太小,则会产生很多相交的圆;如果距离太大,则会漏掉正确的圆 |
circles | 返回圆的信息,每一个向量被表示为3或4个元素的浮点数向量(x,y,radius)(x, y, radius)(x,y,radius) 或 (x,y,radius,votes)(x, y, radius, votes)(x,y,radius,votes),即圆的横坐标、纵坐标、半径、投票数。 |
param1 | 传递给Canny边缘检测的两个阈值中的高阈值,低阈值默认为它的一半 |
param2 | 检测阶段圆心的累加器阈值,该值越小, 越多错误的圆将被检测出来, 在投票中获得高票的圆将被先返回 |
minRadius | 需要检测圆的最小半径 |
maxRadius | 需要检测圆的最大半径,如果该值等于0, 则使用图像的最大尺寸;如果小于0, 则返回圆心位置 |
3.2 代码演示
该函数调用的演示代码如下:
import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as pltimg = cv.imread('../data/coins.jpg')
# BGR图像转为RGB图像, plt可以正常显示
img_RGB = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)
plt.subplot(121), plt.imshow(img_RGB, cmap='gray')
plt.title('Original img'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
# 去噪
img_blur = cv.medianBlur(img,5)
img_gray = cv.cvtColor(img_blur, cv.COLOR_BGR2GRAY)
circles = cv.HoughCircles(img_gray, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, 40,param1=200, param2=50, minRadius=50, maxRadius=130)
# circles = cv.HoughCircles(img_gray,cv.HOUGH_GRADIENT,1,80,
# param1=150,param2=40,minRadius=30,maxRadius=80)
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0, :]:# 绘制外圆img_circle = cv.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)# 绘制圆心img_circlep = cv.circle(img, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)
img_circlep = cv.cvtColor(img_circlep, cv.COLOR_BGR2RGB)
plt.subplot(122), plt.imshow(img_circlep, cmap='gray')
plt.title("detected circles (minDist=40)"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
检测效果如下图3所示。
图3 基于梯度的霍夫圆检测效果
从图3中可以看出,对原图中的10个硬币进行基于梯度的霍夫圆检测,定位10个圆形硬币的位置,通过调整不同的参数查看检测效果。当minDist=10
时,可以发现很多相交的圆,这种情况可能是由于minDist
参数设置太小的原因。当minDist=30
时,相交的圆消除了,但仍然有一个干扰的圆,而且这个圆的半径较小,可以将圆的最小半径minRadius
参数值设置得稍微大一点进行筛选,最终得到第四幅图的结果。霍夫圆检测的缺点实在不知道一些先验知识的情况下,需要多次调整参数才有可能得到我们想要的结果。
4. 结尾
本讲主要讲解了对标准霍夫圆检测的改进,分析了基于梯度的霍夫圆检测原理,并给出了检测步骤,还对检测函数HoughCircles
参数进行了介绍,最后给出了代码演示与检测效果。
参考资料
- 《OpenCV算法精解:基于Python和C++》(张平 编著),电子工业出版社,2017
- Davies E. R. A modified Hough scheme for general circle location,Pattern RecognitionLetters, vol 7, no.1,pp 37-44,1988. ↩︎
- Yuen,H. K. and Princen, J. and Illingworth, J. and Kittler,J…Comparative study of Houghtransform methods for circle finding. Image Vision Comput. 8 1,pp 71-77 (1990).
Davies E. R. A modified Hough scheme for general circle location,Pattern RecognitionLetters, vol 7, no.1,pp 37-44,1988. ↩︎
Yuen,H. K. and Princen, J. and Illingworth, J. and Kittler,J..Comparative study of Houghtransform methods for circle finding. Image Vision Comput. 8 1,pp 71-77 (1990). ↩︎
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