Python+OpenCV：Hough圆检测(Hough Circle Transform)

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# Hough圆检测(Hough Circle Transform)
def lmc_cv_image_hough_circle_transform():"""函数功能: Hough圆检测(Hough Circle Transform)。"""# 读取图像image = lmc_cv.imread('D:/99-Research/Python/Image/opencv-logo-white.png', flags=lmc_cv.IMREAD_UNCHANGED)rgb_image = lmc_cv.cvtColor(image, lmc_cv.COLOR_BGR2RGB)gray_image = lmc_cv.cvtColor(rgb_image, lmc_cv.COLOR_RGB2GRAY)pyplot.figure('Image Display')pyplot.subplot(1, 2, 1)pyplot.imshow(rgb_image, cmap='gray')pyplot.title('Original Image')pyplot.xticks([])pyplot.yticks([])# Hough圆检测(Hough Circle Transform)gray_image = lmc_cv.medianBlur(gray_image, 3)cimg = lmc_cv.cvtColor(gray_image, lmc_cv.COLOR_GRAY2BGR)circles = lmc_cv.HoughCircles(gray_image, method=lmc_cv.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=100,param1=80, param2=30, minRadius=50, maxRadius=0)circles = np.uint16(np.around(circles))for i in circles[0, :]:# draw the outer circlelmc_cv.circle(cimg, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)# draw the center of the circlelmc_cv.circle(cimg, (i[0], i[1]), 2, (255, 0, 0), 3)pyplot.subplot(1, 2, 2)pyplot.imshow(cimg, cmap='gray')pyplot.title('Hough Circle Transform Image')pyplot.xticks([])pyplot.yticks([])# 根据用户输入保存图像if ord("q") == (lmc_cv.waitKey(0) & 0xFF):# 销毁窗口pyplot.close('all')return

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