OpenCV找圆系列（2）HoughCircles算子新增了HOUGH_GRADIENT

自OpenCV 4.3.0版本,imgproc模块的HoughCircles()函数,新增加了检测算法HOUGH_GRADIENT_ALT,精度得到了很大的提升。

1、举例opencv v4.5.5版本源码，

https://github.com/opencv/opencv/blob/4.5.5/modules/imgproc/src/hough.cpp

static void HoughCircles( InputArray _image, OutputArray _circles,int method, double dp, double minDist,double param1, double param2,int minRadius, int maxRadius,int maxCircles, double param3 )
{CV_INSTRUMENT_REGION();int type = CV_32FC3;if( _circles.fixedType() ){type = _circles.type();CV_CheckType(type, type == CV_32FC3 || type == CV_32FC4, "Wrong type of output circles");}CV_Assert(!_image.empty() && _image.type() == CV_8UC1 && (_image.isMat() || _image.isUMat()));if( dp <= 0 || minDist <= 0 || param1 <= 0)CV_Error( Error::StsOutOfRange, "dp, min_dist and canny_threshold must be all positive numbers" );switch( method ){case HOUGH_GRADIENT:{......}break;case HOUGH_GRADIENT_ALT:{std::vector<EstimatedCircle> circles;Mat image = _image.getMat();HoughCirclesAlt(image, circles, dp, minDist, minRadius, maxRadius, param1, param2);std::sort(circles.begin(), circles.end(), cmpAccum);size_t i, ncircles = circles.size();if( type == CV_32FC4 ){std::vector<Vec4f> cw(ncircles);for( i = 0; i < ncircles; i++ )cw[i] = GetCircle4f(circles[i]);if (ncircles > 0)Mat(1, (int)ncircles, cv::traits::Type<Vec4f>::value, &cw[0]).copyTo(_circles);}else if( type == CV_32FC3 ){std::vector<Vec3f> cwow(ncircles);for( i = 0; i < ncircles; i++ )cwow[i] = GetCircle(circles[i]);if (ncircles > 0)Mat(1, (int)ncircles, cv::traits::Type<Vec3f>::value, &cwow[0]).copyTo(_circles);}elseCV_Error(Error::StsError, "Internal error");}break;default:CV_Error( Error::StsBadArg, "Unrecognized method id. Actually only CV_HOUGH_GRADIENT is supported." );}
}static void HoughCirclesAlt( const Mat& img, std::vector<EstimatedCircle>& circles, double dp, double rdMinDist,double minRadius, double maxRadius, double cannyThreshold, double minCos2 )
{const int MIN_COUNT = 10;const int RAY_FP_BITS = 10;const int RAY_FP_SCALE = 1 << RAY_FP_BITS;const int ACCUM_FP_BITS = 6;const int RAY_SHIFT2 = ACCUM_FP_BITS/2;const int ACCUM_ALPHA_ONE = 1 << RAY_SHIFT2;const int ACCUM_ALPHA_MASK = ACCUM_ALPHA_ONE - 1;const int RAY_SHIFT1 = RAY_FP_BITS - RAY_SHIFT2;const int RAY_DELTA1 = 1 << (RAY_SHIFT1 - 1);const double ARC_DELTA = 80;const double ARC_EPS = 0.03;const double CIRCLE_AREA_OFFSET = 4000;const double ARC2CLUSTER_EPS = 0.06;const double CLUSTER_MERGE_EPS = 0.075;const double FINAL_MERGE_DIST_EPS = 0.01;const double FINAL_MERGE_AREA_EPS = CLUSTER_MERGE_EPS;if( maxRadius <= 0 )maxRadius = std::min(img.cols, img.rows)*0.5;if( minRadius > maxRadius )std::swap(minRadius, maxRadius);maxRadius = std::min(maxRadius, std::min(img.cols, img.rows)*0.5);maxRadius = std::max(maxRadius, 1.);minRadius = std::max(minRadius, 1.);minRadius = std::min(minRadius, maxRadius);cannyThreshold = std::max(cannyThreshold, 1.);dp = std::max(dp, 1.);Mat Dx, Dy, edges;Scharr(img, Dx, CV_16S, 1, 0);Scharr(img, Dy, CV_16S, 0, 1);Canny(Dx, Dy, edges, cannyThreshold/2, cannyThreshold, true);Mat mask(img.rows + 2, img.cols + 2, CV_8U, Scalar::all(0));double idp = 1./dp;......
}

2、算子说明

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，找到的圆信息
Int method, //方法是HOUGH_GRADIENT或HOUGH_GRADIENT_ALT
Double dp, //dp = 1或1.5
Double mindist, //最短距离-可以分辨是两个圆的，否则认为是同心圆
Double param1, //canny edge detection low threshold,Canny边缘检测的较大阈值
Double param2, //方法不同,含义不同

Int minradius, //最小半径
Int maxradius //最大半径

image：8 位、单通道、灰度输入图像
circles：找到圆的输出向量。每个向量编码为 3 或 4 个元素的浮点向量 $(x,y,radius)(x,y,radius,votes)$
method：检测方法。目前实现的方法是HOUGH_GRADIENT或HOUGH_GRADIENT_ALT
dp：累加器分辨率与图像分辨率的反比。例如，如果 dp=1，则累加器具有与输入图像相同的分辨率。如果 dp=2，则累加器的宽度和高度都是一半
对于HOUGH_GRADIENT_ALT，推荐值为 dp=1.5，除非需要检测一些非常小的圆。
minDist：检测到圆的中心之间的最小距离。如果参数太小，除了一个真实的圆之外，可能错误地检测到多个相邻的圆圈。如果太大，可能会遗漏一些圆。
param1：第一个特定方法参数。在HOUGH_GRADIENT和HOUGH_GRADIENT_ALT 的情况下，它是传递给 canny 边缘检测算子的高阀值，而低阀值为高阀值的一半
注意,HOUGH_GRADIENT_ALT使用Scharr算法计算图像导数，因此阈值通常更高，例如 300 或正常曝光和对比度的图像。
param2：第二个特定方法参数。在HOUGH_GRADIENT的情况下，它是检测阶段圆心的累加阀值。它越小，可以检测到更多的假圆。它越大，能通过检测的圆就更加接近完美的圆形。
在HOUGH_GRADIENT_ALT算法的情况下，这是圆形“完美”度量。它越接近 1，形状圆算法选择的越好。在大多数情况下，0.9 应该没问题。
如果您想更好地检测小圆圈，您可以将其降低到 0.85、0.8 甚至更低。
minRadius：最小半径
maxRadius：最大圆半径。如果≤0，则使用最大图像尺寸；如果＜0，则返回中心而不查找半径

3、应用

由于HoughCircles函数内是调用Canny函数进行边缘检测，opencv的Canny函数是不包括平滑滤波这一步的，因此为了增强抗干扰能力，在使用HoughCircles函数之前，我们先对原图进行滤波处理，我们使用的是高斯模糊方法。

void hough()
{cv::Mat src, dst;src = cv::imread("d:\\circle.jpg");//中值滤波,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cv::Mat mOut;cv::medianBlur(src, mOut, 3);cv::Mat grayImage;cv::cvtColor(mOut, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);//对灰度矩阵进行图像平滑处理(高斯模糊)cv::GaussianBlur(grayImage, grayImage, cv::Size(9, 9), 2, 2);//找霍夫圆std::vector<cv::Vec3f> cir;//cv::HoughCircles(grayImage, cir, cv::HOUGH_GRADIENT, 1, 15, 100, 30, 1, 100);cv::HoughCircles(grayImage, cir, cv::HOUGH_GRADIENT_ALT, 1.5, 15, 300, 0.8, 1, 100);src.copyTo(dst);for (size_t i = 0; i < cir.size(); i++){cv::Vec3f cc = cir[i];cv::circle(dst, cv::Point(cc[0], cc[1]), cc[2], cv::Scalar(0, 0, 255), 2, cv::LINE_AA); //圆周cv::circle(dst, cv::Point(cc[0], cc[1]), 2, cv::Scalar(255, 0, 0), 2, cv::LINE_AA);     //圆心}cv::namedWindow("hough", cv::WINDOW_NORMAL);cv::imshow("hough", dst);cv::waitKey(0);
}

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