Opencv 霍夫变换霍夫圆检测

霍夫变换是一种特征提取术，在了解霍夫变换霍夫检测之前需要首先明白什么是霍夫空间：以圆形举例子，弄明白形状的原理，直线的变换与检测也就不难理解霍夫空间，是一种三维空间，三个坐标分别为圆的横纵坐标，Z轴坐标为半径，所以霍夫圆变换的实质过程就是从二维空间的圆拓展到三维空间
霍夫圆检测：应用：识别红绿灯中信号灯(圆形)物体
在检测圆之前，需要做好边缘检测，这个步骤在Opencv的函数已经内置了，使用Canny算子进行边缘检测，参数需要自行调整
霍夫梯度法：
**检测原理简要概括：模向量，垂直于圆心，相交于一点，确定圆心
首先找到圆心然后寻找半径
估计圆心步骤：
1.把原图做一次 Canny 边缘检测，得到边缘检测的二值图。
2.对原始图像执行一次 Sobel 算子，计算出所有像素的邻域梯度值。
3.初始化圆心空间 N(a,b)，令所有的 N(a,b)=0。
4.遍历 Canny 边缘二值图中的所有非零像素点，沿着梯度方向 ( 切线的垂直方向 )画线，将线段经过的所有累加器中的点 (a,b) 的 N(a,b)+=1。使用的累加器类似于C语言中的counter
5.每个点的counter大小和阈值做比较，如果大于该值，找到圆心，确定一个圆
确定圆心后，寻找半径：
估计半径（针对某一个圆心 (a,b)）
1.计算 Canny 图中所有非 0 点距离圆心的距离。
2.距离从小到大排序，根据阈值，选取合适的可能半径（比如 3 和 3.5 都被划为半径值 3 中）。
3.初始化半径空间 r, N®=0。
4.遍历 Canny 图中的非 0 点，N( 距离 )+=1。
5.统计得到可能的半径值（N® 越大，说明这个距离值出现次数越多，越有可能是半径值）。

函数各个参数的意义：HoughCircle：
1:images 输入的图像
2:circles 输出的图像，圆的输出矢量
3.method,使用方法，默认为1，代表霍夫梯度下降
4.dp 分辨率,默认为1，两图分辨率相同
5.minDist 若两圆心距离小于该值则认为两个圆属于同一个圆
6.para1,Canny算子的阈值
7.para2, 某点是否为圆心的判断阈值，直线相交阈值，大于该值，才能被认为筛选出来的一个圆
8.minradius 半径最小值默认为0
9.maxradius 半径最大值默认为0

代码实战：
原图：

调整代码之前：

调整参数以后：

准确率做到了一一对应，圆心的准确率一些图形吻合的比较好，一些还需要调参

开源代码:

// A code block
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread(r"C:\Users\WM202\Pictures\circle.jpg")
GrayImage=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
GrayImage= cv2.medianBlur(GrayImage,5)
ret,th1 = cv2.threshold(GrayImage,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
th2 = cv2.adaptiveThreshold(GrayImage,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,  cv2.THRESH_BINARY,3,5)
th3 = cv2.adaptiveThreshold(GrayImage,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,  cv2.THRESH_BINARY,3,5)kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
erosion = cv2.erode(th2,kernel,iterations=1)
dilation = cv2.dilate(erosion,kernel,iterations=1)imgray=cv2.Canny(erosion,30,100)circles = cv2.HoughCircles(imgray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,40,param1=50,param2=10,minRadius=10,maxRadius=80)circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]:# draw the outer circlecv2.circle(img,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)# draw the center of the circlecv2.circle(img,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)
print(len(circles[0,:]))cv2.namedWindow("detected circles",cv2.WINDOW_NORMAL )
cv2.imshow('detected circles',img)cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

如果你在学习这一部分的时候或者在调试代码的时候有遇到任何的问题，欢迎留言评论！

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