通过圆的颜色并结合霍夫变换检测目标圆的OpenCV代码

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在实际应用场景中，我们遇到的图像一般是真彩色图像，即要检测的目标带有颜色信息，所以有必要知道如何利用目标的颜色信息来对目标进行检测。

在对图像的颜色进行处理时，RGB通道并不能很好地反映出物体具有的颜色信息，所以通常选取HSV颜色空间进行处理，在OpenCV的HSV空间中，H通道为色度通道，取值范围为0到180，S和V和饱和度与亮度通道，取值范围为0到255。比如红色在HSV颜色空间中的色度范围为0~10和160~180.

在这里，我给大家提供一个取色和调色小工具，这个小工具支持HSV空间的取色哦！不过不管是这个小工具还是PS中,H的范围都是0~360,S的范围是0到百分之百，V的范围也是0到百度分之百，这个也和百科上的解释是一致的。所以你在具体使用的时候要按比例转化一下哦！比如车牌蓝在标准HSV中是（225，100%，81%）那么转换到OpenCV中就是（225/360*180，255*100%，255*81%）！

下载链接：取色调色空具(支持HSV空间).rar_免费高速下载|百度网盘-分享无限制

软件的截图如下：

下面上代码，代码中用到的图像的下载链接为：circle.jpg_免费高速下载|百度网盘-分享无限制

本博文提供的代码的思路是：先对输入图像进行HSV通道转换，然后利用红色的色度范围设置高、低阈值，从而检测原图中红色的大圆与小圆。高、低阈值处理后各得到一个图像，将这两张图像合并后进行高斯滤波处理，完了之后再利用霍夫变换中的圆检测技术进行圆形区域提取。

//OpenCV版本3.0.0
//图像处理开发需求、图像处理接私活挣零花钱，请加微信/QQ 2487872782
//图像处理开发资料、图像处理技术交流请加QQ群，群号 271891601#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
int main()
{cv::Mat srcImage = cv::imread("circle.jpg");if (!srcImage.data)return -1;cv::imshow("srcImage", srcImage);cv::Mat resultImage = srcImage.clone();// 中值滤波cv::medianBlur(srcImage, srcImage, 3);// 转换成hsv颜色空间cv::Mat hsvImage;cv::cvtColor(srcImage, hsvImage, cv::COLOR_BGR2HSV);cv::imshow("hsvImage", hsvImage);// 颜色阈值化处理cv::Mat lowTempMat;cv::Mat upperTempMat;// 低阈值限定cv::inRange(hsvImage, cv::Scalar(0, 100, 100), cv::Scalar(10, 255, 255), lowTempMat);// 高阈值限定cv::inRange(hsvImage, cv::Scalar(160, 100, 100),cv::Scalar(179, 255, 255), upperTempMat);cv::imshow("lowTempMat", lowTempMat);cv::imshow("upperTempMat", upperTempMat);// 颜色阈值限定合并cv::Mat redTempMat;cv::addWeighted(lowTempMat, 1.0, upperTempMat, 1.0, 0.0, redTempMat);// 高斯平滑cv::GaussianBlur(redTempMat, redTempMat, cv::Size(9, 9), 2, 2);// 霍夫变换std::vector<cv::Vec3f> circles;cv::HoughCircles(redTempMat, circles, CV_HOUGH_GRADIENT,1, redTempMat.rows / 8, 100, 20, 0, 0);// 颜色圆检测结果判断if (circles.size() == 0) return 1;for (int i = 0; i < circles.size(); ++i){// 绘制检测到颜色圆cv::Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));int radius = cvRound(circles[i][2]);cv::circle(resultImage, center, radius, cv::Scalar(0, 255, 0), 5);}cv::imshow("resultImage", resultImage);cv::waitKey(0);return 0;
}

运行结果如下图所示：

这里说明上面右上的图为什么是那样？那是因为在BGR空间中显然的HSV格式的图！

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