OpenCV霍夫圆变换cv2.HoughCircles()

这篇博客将学习如何使用霍夫圆变换在图像中找到圆圈，opencv使用cv2.houghcircles()实现霍夫圆变换。

circles = cv2.houghcircles(img,
cv2.hough_gradient, 1, 20,
param1=50, param2=40, minradius=25, maxradius=0)

img: 待检测的灰度图cv2.hough_gradient：检测的方法，霍夫梯度1：检测的圆与原始图像具有相同的大小，dp=2,检测的圆是原始图像的一半20：检测到的相邻圆的中心的最小距离（如果参数太小，除了一个真实的圆外，还可能会错误地检测到多个相邻圆。如果太大，可能会漏掉一些圆。）param1：在#houghŠu梯度的情况下，它是较高的. 两个阈值传递到canny边缘检测器（较低的一个小两倍）。param2：在#houghŠu梯度的情况下，它是检测阶段圆心的累加器阈值。它越小，就越可能检测到假圆；minradius：最小圆半径maxradius：最大圆半径，如果<=0，则使用最大图像尺寸。如果<0，则返回没有找到半径的中心。

1. 效果图

原始图 vs 检测圆效果图如下：

如下右图可以看到3个外侧圆绿色，圆心红色被成功检测到；

圆的最小半径设置由25调整为10，也可能会错误的检测到圆，效果图如下：

检测圆半径的阈值（param2设置35）的结果，最小圆半径设置10，也可能会错误的检测到圆，效果图如下：

2. 源码

参考

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