OpenCV拟合圆程序
python下用OpenCV的圆形检测
python下⽤OpenCV的圆形检测⼀．简介：初次使⽤python的你⼀定感受到了python的便捷。
作为⾼级编程语⾔只需调⽤类库即可。
对于圆形物体识别问题，opencv提供了⼤量⽅法。
（代码⽂末附上）⼆．检测步骤：2.1读取图像窗⼝1（初始图像未经过处理）2.2降噪处理由于图像中存在⼤量噪点（什么是噪点参考）利⽤降噪⽅法cv2.blur(img, (5,5))其中两个参数为横向纵向的模糊程度，数值越⼤越模糊这是5，5的模糊程度这是20，20的模糊程度这⾥我们⽤5，5效果测试下来最佳2.3灰度化灰度化常⽤于⾊彩丰富的图像，类似ps中的失⾊操作。
⽅法：cv2.cvtColor(result,cv2.COLOR_BGR2GRAY)由于原图像就是⿊⽩主⾊调，所以去⾊改变不⼤2.4霍夫变化圆检测之前的降噪和灰度化都是为了这⼀步的检测参考⽂章⽅法如下：cv2.HoughCircles(gray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,50,param1=80,param2=30,minRadius=15,maxRadius=20)参数1 image：传递图像参数2 method：默认，不⽤理解参数3 dp：默认，不⽤理解参数4 minDist：不同圆⼼的最⼩距离，单位为像素参数5 涉及到Canny算法，这⾥的80为canny算法的上限，这⾥的canny算法下限⾃动设置为为上限⼀半，马上介绍canny算法参数6 需要理解上⾯的参考⽂章，可以认为是需要达到的累加数量参数7，8 为最⼩半径和最⼤半径，避免识别⽩⾊的圆圈那么什么是canny算法呢？简单来说就是边缘检测算法具体实现效果可以参考⽅法：cv2.Canny(img, 27, 54)，显⽰效果为加⼤参数边缘就越少，我们⽤到的就是这种效果，即设置上限为80cv2.Canny(img, 40, 80)最终circles=cv2.HoughCircles(gray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,50,param1=80,param2=30,minRadius=15,maxRadius=20)会将所有识别的圆形参数（圆⼼位置，半径）保存到circles可以认为是⼀个数组中2.5标记根据2.4获取的图像信息利⽤cv2.circle()⽅法进⾏圈画⼤功告成，可以调整参数达到满意的效果。
opencv hough找圆算法
opencv中的Hough变换是一种常用的图像处理算法，它可以用来检测图像中的圆形。
在本文中，将介绍如何使用opencv的Hough变换算法来找到图像中的圆。
1. 算法原理Hough变换是一种常用的图像处理算法，它可以用来检测图像中的直线、圆形等几何形状。
Hough变换的原理是将图像空间中的像素点映射到参数空间中，从而能够在参数空间中找到拟合图像中特定几何形状的参数。
对于找圆算法来说，Hough变换的参数空间通常是圆心坐标和半径。
具体而言，对于一幅图像，我们需要在参数空间中建立一个累加器数组，数组的每一个元素表示一个可能的圆心坐标和半径。
然后对图像中的每一个像素点，我们计算它到每一个可能的圆心的距离，如果距离小于某个阈值，则在累加器数组中相应的位置加一。
我们就可以在累加器数组中找到累加值最大的位置，从而得到图像中的圆。
2. opencv中的实现在opencv中，我们可以使用HoughCircles函数来实现找圆算法。
该函数原型如下：void HoughCircles(InputArray image, OutputArray circles, int method, double dp, double minDist, double param1=100, double param2=100, int minRadius=0, int maxRadius=0 )其中，InputArray表示输入图像，OutputArray表示输出的圆的参数，method表示检测方法，dp表示累加器分辨率和图像分辨率的比值，minDist表示检测到的圆之间的最小距离，param1和param2分别表示Canny边缘检测的两个阈值，minRadius和maxRadius表示圆的最小半径和最大半径。
使用HoughCircles函数，我们可以简单地找到图像中的圆。
下面是一个示例代码：Mat src = imread("circle.jpg");Mat gray;cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);GaussianBlur(gray, gray, Size(9, 9), 2, 2);vector<Vec3f> circles;HoughCircles(gray, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, gray.rows / 8, 200, 100, 0, 0);在这段示例代码中，我们首先读入一张图像，并将其转换为灰度图像。
圆拟合算法
圆拟合算法圆拟合算法是计算机视觉领域中的一种经典算法。
它适用于在输入一组点的情况下，从这些点中找出一个最符合条件的圆。
圆拟合算法最初用于计算机辅助制图和机器人视觉导航等领域，现在已经广泛应用于计算机视觉、图像处理、医学图像处理等多个领域。
圆拟合算法的核心思想是找到一个圆使得这个圆上的所有点与这个圆的距离和最小。
在实际操作中，圆拟合算法通常采用最小二乘法来实现。
基本的算法步骤如下：首先，我们需要定义一个圆的数学模型，通常使用二次方程来表示圆。
圆的数学模型包含了一些参数，例如圆心坐标和半径，在后续的计算中需要找到最适合的参数值。
接下来，我们将问题转化为求一个圆心坐标以及圆的半径的问题。
其次，我们需要得到一组点的数据。
这组数据可以通过传感器、摄像机、激光测距等方式获取。
得到这些数据之后，我们需要对这些数据进行处理，去除不必要的噪声和异常值。
这个过程通常使用滤波器、随机采样一致性算法等技术实现。
最后，我们需要使用最小二乘法来找到最适合拟合这些数据的圆形。
最小二乘法是一种常见的数学优化方法，目的是使拟合误差的平方最小化。
在拟合圆形的问题中，我们通常将最小二乘法转化为代数方程，通过解算来得到最优的圆心坐标和半径。
最后，通过将这个圆绘制出来，我们可以得到一个最优的圆形。
圆拟合算法的优点在于可以用一个简单的数学模型来描述圆，可以很好地应用于实时场景，精度高，准确性也比较稳定。
但是，圆拟合算法也存在一些缺点。
首先，圆拟合算法只能适用于二维空间中，因此不能用于三维或更高维度空间。
其次，圆拟合算法对于包含较多噪点或者异常点的数据拟合效果较差。
最后，圆拟合算法对于大型数据集的运算成本较高，需要高性能计算机的支持。
总而言之，圆拟合算法具有广泛的应用场景和良好的拟合效果，是一种适用于二维机器视觉领域的重要技术。
圆拟合算法还可以与其他算法结合使用，例如图像处理、分类、目标识别等，成为一种更强大的计算机视觉系统。
opencv圆拟合算法
opencv圆拟合算法OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析工具。
其中，圆拟合算法是OpenCV中的一个重要功能，用于识别和拟合图像中的圆形物体。
本文将介绍圆拟合算法的原理和应用，并以实例说明其在实际场景中的效果。
一、圆拟合算法的原理圆拟合算法是通过分析图像中的边缘信息来识别和拟合圆形物体。
其基本原理如下：1. 边缘检测：首先，利用OpenCV提供的边缘检测算法（如Canny 算法）找到图像中的边缘信息。
2. 边缘提取：根据边缘信息，提取出图像中的所有边缘点。
3. 圆心定位：通过对边缘点进行聚类分析，找到可能的圆心位置。
4. 半径估计：对于每个圆心位置，通过计算边缘点到圆心的距离，估计出圆的半径。
5. 圆拟合：根据圆心位置和半径大小，拟合出最佳的圆形模型。
二、圆拟合算法的应用圆拟合算法在许多领域中都有广泛的应用，包括工业检测、医学影像分析、目标跟踪等。
以下是一些具体的应用场景：1. 工业检测：在制造业中，圆拟合算法可以用于检测和测量产品中的圆形零件，如轴承、齿轮等。
2. 医学影像：在医学影像分析中，圆拟合算法可以用于检测和定位圆形病变，如肿瘤、血管等。
3. 目标跟踪：在计算机视觉中，圆拟合算法可以用于目标跟踪，如跟踪运动中的球体、车轮等。
三、圆拟合算法的实例下面通过一个实例来说明圆拟合算法的应用。
假设有一张工业产品的图像，其中包含了多个圆形零件。
我们的目标是使用圆拟合算法来检测和测量这些圆形零件。
我们使用边缘检测算法（如Canny算法）提取图像中的边缘信息。
然后，根据边缘信息，提取出图像中的边缘点。
接下来，我们对边缘点进行聚类分析，找到可能的圆心位置。
我们可以使用聚类算法（如K均值算法）将边缘点分为不同的群组，每个群组代表一个可能的圆心位置。
然后，对于每个圆心位置，我们计算边缘点到圆心的距离，并估计出圆的半径大小。
这可以通过计算边缘点到圆心的平均距离来实现。
根据圆心位置和半径大小，我们可以拟合出最佳的圆形模型。
2017-5-28圆弧检测（opencv-qt）
2017-5-28圆弧检测（opencv-qt）F:\学科、技能、编程\【编程-⽂件\proj\圆弧检测（opencv-qt）可以⾃动或者⼿动测量圆弧液柱的⾓度：使⽤说明：找圆⼼（最⼩⼆乘拟合）相关代码#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;bool circleLeastFit(CvSeq* points, double ¢er_x, double ¢er_y, double &radius);//最⼩⼆乘法拟合函数int main(){const char* winname ="winname";//const char* winname1 ="winname1";//const char* winname2 ="winname2";//const char* winname3 ="winname3";char * picname = "P11.jpg";//加载原图IplImage * pImage = cvLoadImage(picname);//分量图像IplImage *pR = cvCreateImage(cvGetSize(pImage),IPL_DEPTH_8U,1);IplImage *pG = cvCreateImage(cvGetSize(pImage),IPL_DEPTH_8U,1);IplImage *pB = cvCreateImage(cvGetSize(pImage),IPL_DEPTH_8U,1);IplImage *temp = cvCreateImage(cvGetSize(pImage),IPL_DEPTH_8U,1);IplImage *binary = cvCreateImage(cvGetSize(pImage),IPL_DEPTH_8U,1);//trackbar的变量值 //对应各个通道int b_low =20;int b_high = 100;int g_low = 20;int g_high = 100;int r_low = 0;int r_high = 100;//轮廓相关CvMemStorage *storage = cvCreateMemStorage(0);CvSeq * seq = cvCreateSeq(CV_SEQ_ELTYPE_POINT, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint), storage);//窗⼝cvNamedWindow(winname);cvShowImage(winname, pImage); //显⽰原图cvNamedWindow("r",2);cvNamedWindow("g",2);cvNamedWindow("b",2); //各个通道cvNamedWindow("binary",2);//⼆值化图//在相应的窗⼝建⽴滑动条cvCreateTrackbar( "b1","b", &b_low, 254, NULL); //H通道分量范围0-180cvSetTrackbarPos("b1","b",0 ); //设置默认位置cvCreateTrackbar( "b2","b", &b_high, 254, NULL);//H通道分量范围0-180cvSetTrackbarPos("b2","b",110 );cvCreateTrackbar( "g1","g", &g_low, 254, NULL);cvSetTrackbarPos("g1","g",0 );cvCreateTrackbar( "g2","g", &g_high, 254, NULL);cvSetTrackbarPos("g2","g",158 );cvCreateTrackbar( "r1","r", &r_low, 254, NULL);cvSetTrackbarPos("r1","r",68 );cvCreateTrackbar( "r2","r", &r_high, 254, NULL);cvSetTrackbarPos("r2","r",137);while(1){//各个通道分离cvSplit(pImage,pB,pG,pR,NULL);//阈值化cvThreshold(pB, temp,b_low , 255, CV_THRESH_BINARY);cvThreshold(pB, pB,b_high , 255, CV_THRESH_BINARY_INV);cvAnd(temp,pB,pB,NULL);//与操作，合成⼀张图cvThreshold(pG, temp,g_low , 255, CV_THRESH_BINARY);cvThreshold(pG, pG,g_high , 255, CV_THRESH_BINARY_INV);cvAnd(temp,pG,pG,NULL);//与操作，合成⼀张图cvThreshold(pR, temp,r_low , 255, CV_THRESH_BINARY);cvThreshold(pR, pR,r_high , 255, CV_THRESH_BINARY_INV);cvAnd(temp,pR,pR,NULL);//与操作，合成⼀张图//显⽰各个通道的图像cvShowImage("b",pB);cvShowImage("g",pG);cvShowImage("r",pR);//合成到⼀张图⾥cvAnd(pB, pG, binary, NULL);cvAnd(pR, binary, binary, NULL);//膨胀腐蚀操作去除⿊点//cvDilate(binary,binary);//cvErode(binary,binary);//显⽰合成的⼆值化图cvShowImage("binary",binary);//cvSaveImage("erzhitu.jpg",binary);// 处理轮廓int cnt = cvFindContours(binary,storage,&seq,sizeof(CvContour), CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);//返回轮廓的数⽬ CvSeq* _contour =seq;cout<<"number of contours "<<cnt<<endl;////////////////////_//找到长度最⼤轮廓；double maxarea=0;int ind_max = -1;int m=0;for( ; seq != 0; seq = seq->h_next ){m++;double tmparea = abs(cvArcLength(seq,CV_WHOLE_SEQ,-1));//double contArea = fabs(cvContourArea(pcontour,CV_WHOLE_SEQ));if(tmparea > maxarea){maxarea = tmparea;ind_max=m;}// cout<<"seqfor: "<<seq->total<<endl;}m=0;seq = _contour;for( ; seq != 0; seq = seq->h_next ){m++;if(m == ind_max){break;}}CvSeq* cur_cont = seq;cout<<"seq: "<<seq->total<<endl;cout<<"cur_cont: "<<cur_cont->total<<endl;//for (int i=0;i<cur_cont->total;++i)//{// CvPoint* p = CV_GET_SEQ_ELEM(CvPoint,cur_cont,i);//输出轮廓上点的坐标// printf("(%d,%d)\n",p->x,p->y);//}//cvWaitKey(0);//建⽴彩⾊输出图像IplImage *pOutlineImage = cvCreateImage(cvGetSize(pImage), IPL_DEPTH_8U, 3);cvCopy(pImage,pOutlineImage);//int nLevels = 5;//获取最⼤轮廓的凸包点集CvSeq* hull=NULL;hull = cvConvexHull2(cur_cont,0,CV_CLOCKWISE,0);cout<<"hull total points number:"<<hull->total<<endl;CvPoint pt0 = **(CvPoint**)cvGetSeqElem(hull,hull->total - 1);for(int i = 0;i<hull->total;++i){CvPoint pt1 = **(CvPoint**)cvGetSeqElem(hull,i);cvLine(pOutlineImage,pt0,pt1,CV_RGB(0,0,255));pt0 = pt1;}//最⼩⼆乘法拟合圆double center_x=0;double center_y=0;double radius=0;cout<<"nihe :"<<circleLeastFit(hull, center_x, center_y, radius);cout<<"canshu: "<<center_x<<endl<<center_y<<endl<<radius<<endl;//绘制圆cvCircle(pOutlineImage,Point2f(center_x,center_y),radius,CV_RGB(0,100,100));////////////////////////////////////////////////////////////////////////////绘制轮廓//cvDrawContours(pOutlineImage, cur_cont, CV_RGB(255,0,0), CV_RGB(0,255,0),0);//cvDrawContours(dst,contour,CV_RGB(255,0,0),CV_RGB(0,255,0),0);cvShowImage(winname, pOutlineImage); //显⽰原图jiangshang luokuoif (cvWaitKey(1000) == 27){cvSaveImage("tutu.jpg",pOutlineImage);break;}cvClearMemStorage( storage ); //清除轮廓所占⽤的内存cvReleaseImage(&pOutlineImage);//清除彩⾊输出图像}cvDestroyAllWindows();cvReleaseImage(&pImage);cvReleaseImage(&pR);cvReleaseImage(&pG);cvReleaseImage(&pB);cvReleaseImage(&temp);cvReleaseImage(&binary);return0;}//最⼩⼆乘法拟合，输出圆⼼的xy坐标值和半径⼤⼩；bool circleLeastFit(CvSeq* points, double ¢er_x, double ¢er_y, double &radius) {center_x = 0.0f;center_y = 0.0f;radius = 0.0f;if (points->total < 3){return false;}double sum_x = 0.0f, sum_y = 0.0f;double sum_x2 = 0.0f, sum_y2 = 0.0f;double sum_x3 = 0.0f, sum_y3 = 0.0f;double sum_xy = 0.0f, sum_x1y2 = 0.0f, sum_x2y1 = 0.0f;int N = points->total ;for (int i = 0; i < N; i++){CvPoint pt1 = **(CvPoint**)cvGetSeqElem(points,i);double x =pt1.x;double y = pt1.y ;double x2 = x * x;double y2 = y * y;sum_x += x;sum_y += y;sum_x2 += x2;sum_y2 += y2;sum_x3 += x2 * x;sum_y3 += y2 * y;sum_xy += x * y;sum_x1y2 += x * y2;sum_x2y1 += x2 * y;}double C, D, E, G, H;double a, b, c;C = N * sum_x2 - sum_x * sum_x;D = N * sum_xy - sum_x * sum_y;E = N * sum_x3 + N * sum_x1y2 - (sum_x2 + sum_y2) * sum_x;G = N * sum_y2 - sum_y * sum_y;H = N * sum_x2y1 + N * sum_y3 - (sum_x2 + sum_y2) * sum_y;a = (H * D - E * G) / (C * G - D * D);b = (H * C - E * D) / (D * D - G * C);c = -(a * sum_x + b * sum_y + sum_x2 + sum_y2) / N;center_x = a / (-2);center_y = b / (-2);radius = sqrt(a * a + b * b - 4 * c) / 2;return true;}标定相关代码#include "opencv2/core/core.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <iostream>#include <fstream>using namespace cv;using namespace std;#define MAX_GRAY_VALUE 255#define MIN_GRAY_VALUE 0using namespace cv;using namespace std;#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <iostream>#include <stdio.h>using namespace std;using namespace cv;bool check_line_state=false;IplImage* workImg;IplImage* imgshow;CvRect ROI_rect;IplImage* src=0;void on_mouse( int event, int x, int y, int flags, void* ustc){CvFont font;cvInitFont(&font, CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 0.5, 0, 1, CV_AA);if( event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN ){CvPoint pt = cvPoint(x,y);char temp[16];sprintf(temp,"(%d,%d)",pt.x,pt.y);cout<<"("<<pt.x<<","<<pt.y<<")"<<endl;x1=pt.x;y1=pt.y;cvPutText(src,temp, pt, &font, cvScalar(255, 255, 255, 0));cvCircle( src, pt, 2,cvScalar(255,0,0,0) ,CV_FILLED, CV_AA, 0 );cvShowImage( "src", src );}}int main(){//获取端点的坐标src=cvLoadImage("dst7.png",1);cvNamedWindow("src",1);cvSetMouseCallback( "src", on_mouse, 0 );cvShowImage("src",src);cvWaitKey(0);cvDestroyAllWindows();cvReleaseImage(&src);return0;}/*//寻找圆⼼坐标int main(int args,char** argv){ static double radius;static int i;Mat srcImage = imread("dst7.png");if (!srcImage.data)return -1;imshow("srcImage", srcImage);Mat srcGray;cvtColor(srcImage, srcGray, COLOR_BGR2GRAY);//⾼斯平滑滤波GaussianBlur(srcGray, srcGray, Size(9, 9), 2,2);static vector<Vec3f> circles;//Hough圆检测HoughCircles(srcGray, circles, CV_HOUGH_GRADIENT,1,srcGray.rows/8,200,16,0,0);//将得到的结果绘图for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++){Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));cout<<center<<endl;radius = cvRound(circles[i][2]);cout<<radius<<endl;//检测圆中⼼circle(srcImage, center, 3, Scalar(0, 255, 0), -1, 8, 0);//检测圆轮廓circle(srcImage, center, radius, Scalar(120, 120, 120), 3, 8, 0);}imshow("HoughResult", srcImage);imwrite("HoughResult.jpg",srcImage);IplImage* image=cvLoadImage("dst5.png");int p=0;int q=0;for (int k=0;k<=360;k++){double m = 3.1415926535*2*k/360;CvScalar s;s=cvGet2D(image,cvRound(circles[i][0])+radius*cos(m),cvRound(circles[i][1])+radius*sin(m)); if(s.val[0]!=255){p++;q++;}elseq++;cout<<m<<p<<q<<endl;}waitKey(0);return 0;}//⼆值化部分//otsu函数计算最佳阈值int otsu(Mat dst){int i, j;int tmp;double u0, u1, w0, w1, u, uk;double cov;double maxcov = 0.0;int maxthread = 0;int hst[MAX_GRAY_VALUE] = { 0 };double pro_hst[MAX_GRAY_VALUE] = { 0.0 };int height = dst.cols;int width = dst.rows;//统计每个灰度的数量for (i = 0; i<width; i++){for (j = 0; j<height; j++){tmp = dst.at<uchar>(i, j);hst[tmp]++;}}//计算每个灰度级占图像中的概率for (i = MIN_GRAY_VALUE; i<MAX_GRAY_VALUE; i++) pro_hst[i] = (double)hst[i] / (double)(width*height);//计算全局平均灰度值u = 0.0;for (i = MIN_GRAY_VALUE; i<MAX_GRAY_VALUE; i++) u += i*pro_hst[i];//统计前景和背景的平均灰度值，并计算类间⽅差for (i = MIN_GRAY_VALUE; i<MAX_GRAY_VALUE; i++){ w0 = 0.0; w1 = 0.0; u0 = 0.0; u1 = 0.0; uk = 0.0;for (j = MIN_GRAY_VALUE; j < i; j++){uk += j*pro_hst[j];w0 += pro_hst[j];//前景占图像画幅⽐例}u0 = uk / w0;//前景平均灰度w1 = 1 - w0;//背景占图像画幅⽐例u1 = (u - uk) / (1 - w0);//背景平均灰度//计算类间⽅差cov = w0*w1*(u1 - u0)*(u1 - u0);if (cov > maxcov){maxcov = cov;maxthread = i;}}cout << maxthread << endl;return maxthread;}int main(){int width, height;int i, j;Mat obj = imread("22.jpg");Mat dst1;cvtColor(obj, dst1, CV_RGB2GRAY);//灰度化height = dst1.cols;//计算图像⾼度width = dst1.rows;//计算图像宽度int thd = otsu(dst1);imshow("原图", dst1);for (i = 0; i < width; i++)for (j = 0; j< height; j++)if (dst1.at<uchar>(i, j) > thd)dst1.at<uchar>(i, j) = MAX_GRAY_VALUE-1;elsedst1.at<uchar>(i, j) = MIN_GRAY_VALUE;imwrite("dst1.png",dst1);imshow("⼆值化", dst1);//膨胀（闭运算消除内部⽶粒）Mat dst2=imread("dst1.png");Mat dst3;Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3));//imshow("闭运算消除内部空隙原图", dst2);dilate( dst2,dst3,element); //膨胀imshow("闭运算消除内部空隙效果图", dst3);imwrite("dst3.png",dst3);//腐蚀（开运算去除⽑刺）Mat dst4=imread("dst3.png");Mat dst5;//imshow("开运算去除⽑刺原图",dst4);erode(dst4,dst5,element);imshow("开运算去除⽑刺效果图",dst5);imwrite("dst5.png",dst5);//边缘检测Mat dst6=imread("dst5.png");Mat dst7;//imshow("边缘检测原图",dst6);Canny(dst6,dst7,150.100,3);imshow("边缘检测效果图",dst7);imwrite("dst7.png",dst7);waitKey(0);return 0;}int main(){cv::Mat image, Extractcorner;cv::vector<cv::Point2f> corners; //⽤来储存所有⾓点坐标cv::Size board_size = cv::Size(7, 7); //标定板每⾏，每列⾓点数image = cv::imread("2.jpg");Extractcorner = image.clone();cv::Mat imageGray;cv::cvtColor(image, imageGray, CV_RGB2GRAY);bool patternfound = cv::findChessboardCorners(image, board_size, corners, cv::CALIB_CB_FAST_CHECK + cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + cv::CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE);if (!patternfound){std::cout << "can not find chessboard corners!" << std::endl;exit(1);}else{//亚像素精确化cv::cornerSubPix(imageGray, corners, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1), cv::TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS + CV_TERMCRIT_ITER, 30, 0.1));}//⾓点检测图像显⽰for (int i = 0; i < corners.size(); i++){cv::circle(Extractcorner, corners[i], 5, cv::Scalar(255, 0, 255), 2);}cv::imshow("Extractcorner", Extractcorner);cv::imwrite("Extractcorner.jpg", Extractcorner);//输出⾓点坐标cout<<corners<<endl;//参考图像cv::Mat image2, Extractcorner2;cv::vector<cv::Point2f> corners2; //⽤来储存所有⾓点坐标cv::Size board_size2 = cv::Size(7, 7); //标定板每⾏，每列⾓点数image2 = cv::imread("1.jpg");Extractcorner2 = image2.clone();cv::Mat imageGray2;cv::cvtColor(image2, imageGray2, CV_RGB2GRAY);bool patternfound2 = cv::findChessboardCorners(image2, board_size, corners2, cv::CALIB_CB_FAST_CHECK + cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + cv::CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE); if (!patternfound2){std::cout << "can not find chessboard corners!" << std::endl;exit(1);}else{//亚像素精确化cv::cornerSubPix(imageGray2, corners2, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1), cv::TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS + CV_TERMCRIT_ITER, 30, 0.1));}//⾓点检测图像显⽰for (int i = 0; i < corners2.size(); i++){cv::circle(Extractcorner2, corners2[i], 5, cv::Scalar(255, 0, 255), 2);}cv::imshow("Extractcorner2", Extractcorner2);cv::imwrite("Extractcorner2.jpg", Extractcorner2);//输出⾓点坐标cout<<corners2<<endl;//仿射变换1Mat src = imread("2.jpg");Mat dst_warp;Point2f srcPoints[3];//原图中的三点Point2f dstPoints[3];//⽬标图中的三点//三个点对的值srcPoints[0] = Point2f(142.52786,115.98566);srcPoints[1] = Point2f(110.28358,409.29211);srcPoints[2] = Point2f(438.46851,126.58415);dstPoints[0] = Point2f(44.506947, 46.233685);dstPoints[1] = Point2f(44.496399, 325.76706);dstPoints[2] = Point2f(314.50659, 46.230354);Mat M1 = getAffineTransform(srcPoints,dstPoints);//由三个点对计算变换矩阵warpAffine(src,dst_warp,M1,src.size());//仿射变换imshow("src",src);imshow("dst_warp",dst_warp);imwrite("dst_warp.jpg",dst_warp);//⼀次变换后图像cv::Mat image3, Extractcorner3;cv::vector<cv::Point2f> corners3; //⽤来储存所有⾓点坐标cv::Size board_size3 = cv::Size(7, 7); //标定板每⾏，每列⾓点数image3 = cv::imread("dst_warp.jpg");Extractcorner3 = image3.clone();cv::Mat imageGray3;cv::cvtColor(image3, imageGray3, CV_RGB2GRAY);bool patternfound3 = cv::findChessboardCorners(image3, board_size, corners3, cv::CALIB_CB_FAST_CHECK + cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + cv::CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE); if (!patternfound3){std::cout << "can not find chessboard corners!" << std::endl;exit(1);}else{//亚像素精确化cv::cornerSubPix(imageGray3, corners3, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1), cv::TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS + CV_TERMCRIT_ITER, 30, 0.1));}//⾓点检测图像显⽰for (int i = 0; i < corners3.size(); i++){cv::circle(Extractcorner3, corners3[i], 5, cv::Scalar(255, 0, 255), 2);}cv::imshow("Extractcorner3", Extractcorner3);cv::imwrite("Extractcorner3.jpg", Extractcorner3);//输出⾓点坐标cout<<corners3<<endl;ofstream outfile;outfile.open("date.txt");outfile<<corners<<endl<<endl<<endl<<corners2<<corners3<<endl;outfile.close();//仿射变换2Mat src2 = imread("dst_warp.jpg");Mat dst_warp2;Point2f src2Points[3];//原图中的三点Point2f dst2Points[3];//⽬标图中的三点//三个点对的值src2Points[0] = Point2f(395.12207, 306.01523);src2Points[1] = Point2f(44.515686, 325.73227);src2Points[2] = Point2f(314.53482, 46.279831);dst2Points[0] = Point2f(314.49469, 325.76535);dst2Points[1] = Point2f(44.496399, 325.76706);dst2Points[2] = Point2f(314.50659, 46.230354);Mat M2 = getAffineTransform(src2Points,dst2Points);//由三个点对计算变换矩阵warpAffine(src2,dst_warp2,M2,src2.size());//仿射变换imshow("src2",src);imshow("dst_warp2",dst_warp2);imwrite("dst_warp2.jpg",dst_warp2);cv::waitKey(0);return 0;}*/。
opencv中霍夫圆拟合原理
opencv中霍夫圆拟合原理
霍夫圆变换是一种在图像中检测圆的方法，通过对图像中的每个像素点进行遍历和分析，找出所有可能的圆的圆心和半径。
其原理如下：
1. 对于每个像素点，遍历一定范围的圆半径。
假设圆心为(x, y)，半径为r，则遍历的圆心坐标 (x', y') 可以通过 x' = x + r *
cos(theta) 和 y' = y + r * sin(theta) 计算得到，其中theta是遍历的角度范围。
这样就可以得到一系列可能的圆心。
2. 对于每个可能的圆心，统计通过该圆心的累加器数组的值。
累加器数组的大小与图像大小相同，并初始化为零。
对于图像中的每个像素点(x, y)，如果该点在以(x', y')为圆心、半径为r的圆内部，则将该位置的累加器值加一。
3. 统计累加器数组的值，找到其中值较高的位置。
这些位置所对应的圆心和半径就是图像中可能的圆。
4. 可以设定一个阈值，只选取累加器数组中值超过该阈值的圆心作为最终的圆。
霍夫圆变换的核心思想是利用累加器数组记录通过每个圆心的像素点数量，从而找到可能的圆。
通过合适的参数设置和阈值选择，可以进行准确的圆检测。
该方法在计算复杂度较高的同时，对于光线变化和噪声干扰具有一定的稳定性和鲁棒性。
opencv中霍夫圆拟合原理
opencv中霍夫圆拟合原理霍夫圆变换（Hough Circle Transform）是一种在图像中检测圆的算法，是霍夫变换（Hough Transform）的扩展。
该算法基于圆周上的点的坐标，通过在霍夫空间中计算累加器数组来进行圆的拟合。
霍夫变换是一种图像处理的技术，用于检测曲线或形状的数学转换。
它可以将图像空间中的点映射到参数空间中，并通过在参数空间中对累加器数组进行计数来检测特定形状。
霍夫圆变换是一种特殊的霍夫变换，用于检测图像中的圆。
霍夫圆变换的原理可以分为以下几个步骤：1. 边缘检测：首先，需要对图像进行边缘检测，以便找到可能的圆的边缘。
常用的边缘检测算法有Sobel、Canny等。
2. 累加器数组初始化：创建一个累加器数组，用于存储在霍夫空间中检测到的圆的参数。
数组的大小与图像的大小成比例。
3. 霍夫空间映射：对于每个检测到的边缘点，根据其坐标计算出在霍夫空间中的可能圆的参数。
对于每个边缘点，计算其可能的圆心坐标和半径，并增加累加器数组中对应的计数。
4. 圆拟合：在累加器数组中，检查具有高计数值的元素，这些元素表示可能是圆的参数。
根据这些参数，可以得到检测到的圆的圆心坐标和半径。
5. 非最大抑制：在得到检测到的圆的参数后，可以对这些圆进行非最大抑制，以去除重叠的圆。
6. 绘制圆：最后，可以在原始图像上绘制检测到的圆。
霍夫圆变换的核心思想是将图像中的点映射到参数空间中，并统计在参数空间中的累积计数，从而找到圆的参数。
霍夫圆变换可以应用于各种应用中，例如检测眼睛的瞳孔、检测硬币等。
然而，霍夫圆变换也存在一些限制。
首先，计算量较大，对于大规模的图像，会消耗大量的计算资源。
其次，对于噪声较多的图像，可能会导致误检测或漏检测的情况。
此外，参数选择也是一个关键的问题，不同的参数可能导致不同的结果。
为了提高霍夫圆变换的性能，可以采用一些改进的方法。
例如，可以采用分段霍夫圆变换（Segmented Hough Circle Transform）来减少计算量。
opencv中霍夫圆拟合原理
opencv中霍夫圆拟合原理【实用版】目录1.霍夫圆变换的原理2.霍夫圆拟合在 OpenCV 中的实现3.霍夫圆拟合的应用实例正文一、霍夫圆变换的原理霍夫圆变换是一种基于图像灰度分布特点的圆检测方法，它可以在复杂的背景下检测出圆形物体。
霍夫圆变换的基本思想是将图像中的圆视为局部极值点，通过计算图像中各点的梯度幅值和方向来寻找这些极值点。
具体来说，霍夫圆变换包括以下两个步骤：1.计算图像的梯度幅值和方向：首先对输入的灰度图像进行梯度计算，得到图像中每个点的梯度幅值和方向。
梯度幅值表示该点在各个方向上的变化率，而梯度方向则表示该点的变化方向。
2.构建霍夫圆矩阵：根据梯度幅值和方向，将图像中的每个点看作一个霍夫圆的参数，构建一个霍夫圆矩阵。
在这个矩阵中，每个元素表示一个圆的参数，包括圆心坐标、半径以及圆与水平方向的夹角。
通过遍历霍夫圆矩阵，可以找到图像中所有的圆。
二、霍夫圆拟合在 OpenCV 中的实现OpenCV 提供了霍夫圆变换的函数 cvHoughCircles，用户可以通过调用这个函数实现霍夫圆拟合。
以下是 cvHoughCircles 函数的基本语法：```CvSeq cvHoughCircles( CvArr image, void circlestorage, int method, double dp, double mindist, double param1100, doubleparam2100, int minradius0, int maxradius0 );```其中，参数含义如下：- image：输入的灰度图像。
- circlestorage：检测到的圆存储仓，可以是内存存储仓或者是包含圆参数的特殊类型的具有单行/单列的 CV32FC3 型矩阵。
- method：霍夫变换方式，目前只支持 CVHOUGHGRADIENT，即 21HT，描述在 [Yuen03] 中。
- dp：累加器图像的分辨率。
opencv 最小二乘法 python 拟合球
标题：使用 Python 中的 OpenCV 库进行球体拟合的最小二乘法摘要：本文将介绍如何使用 Python 中的 OpenCV 库进行球体拟合的最小二乘法。
通过最小二乘法，我们可以准确地拟合球体的位置和半径，这对于计算机视觉和图像处理领域具有重要意义。
关键词：OpenCV、最小二乘法、Python、球体拟合一、背景介绍随着计算机视觉和图像处理领域的发展，对于物体的三维重建和定位成为了一个热门的研究方向。
而在这个过程中，对于球体定位和拟合问题成为了一个重要的问题。
球体拟合是指通过已知的点云数据，拟合出一个最优的球体模型，以描述点云数据的分布规律。
最小二乘法是一种常用的拟合方法，它可以通过最小化误差的方式得到最优的拟合结果。
二、OpenCV 库介绍OpenCV 是一个开源计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，包括图像拟合、目标检测、特征匹配等。
在Python 中，我们可以使用 OpenCV 库来进行球体拟合的最小二乘法。
三、球体拟合的最小二乘法原理最小二乘法是一种通过最小化残差平方和来得到最优拟合结果的方法。
对于球体拟合问题，我们可以根据已知的点云数据，构建一个球体模型，并通过最小化点到球体表面的距离的平方和，来得到球体的位置和半径。
具体的求解过程可以利用数学工具进行推导和解决。
四、使用 Python 和 OpenCV 进行球体拟合在 Python 中，我们可以利用 OpenCV 库提供的函数来进行球体拟合的最小二乘法。
我们需要加载点云数据，并将其转换成适合 OpenCV 库使用的格式。
我们可以调用 OpenCV 提供的函数来进行最小二乘法拟合，得到球体的位置和半径。
我们可以将拟合结果可视化，并进行进一步的分析和应用。
五、实例演示为了更具体地演示如何使用 Python 和 OpenCV 进行球体拟合的最小二乘法，我们这里给出一个简单的实例。
假设我们有一组球体表面的点云数据，我们希望通过最小二乘法找到这个球体的位置和半径。
python 轮廓 拟合圆形
python 轮廓拟合圆形在Python中，可以使用`SciPy`库中的`optimize.leastsq`函数来实现圆形的轮廓拟合，即通过最小二乘法来拟合圆形。
首先，需要定义一个`cost_function`，用于计算每个点到圆心的距离。
然后，调用`optimize.leastsq`函数，将`cost_function`作为参数传递给该函数，并传入数据点的坐标作为输入参数。
下面是一个示例代码：```pythonfrom scipy import optimizefrom math import pidef r(x, y, xc, yc):''' 计算每一个点到圆心的距离 '''return np.sqrt((x-xc)**2+(y-yc)**2)def f(c, x, y):''' Cost Function Ri = r(x, y,*c)return np.square(Ri - Ri.mean())# 生成待拟合圆的数据x, y = get_unit_circle()# 调用最小二乘法进行圆拟合c, success = optimize.leastsq(f, [0, 0], args=(x, y))# 输出圆心坐标和半径print('圆心坐标: (%.2f, %.2f)' % (c[0], c[1]))print('半径: %.2f' % c[2])```在上述代码中，首先调用`get_unit_circle`函数生成一组待拟合的圆数据。
然后，调用`optimize.leastsq`函数进行圆拟合，其中`f`是`cost_function`，`[0, 0]`是圆心的初始猜测值，`args=(x, y)`是传入的数据点坐标。
最后，输出拟合得到的圆心坐标和半径。
需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的算法和数据处理来获得更精确的结果。
opencv 画圆心的函数
opencv 画圆心的函数【原创版】目录1.OpenCV 简介2.画圆心的函数3.使用示例正文1.OpenCV 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。
OpenCV 用 C++编写，同时提供了 Python 接口，使得开发者可以用 Python 编写计算机视觉程序。
在计算机视觉领域，OpenCV 被广泛应用于人脸识别、物体跟踪、图像识别等任务。
2.画圆心的函数在 OpenCV 中，可以使用 cv2.circle() 函数在图像上画圆。
该函数接收四个参数：图像、圆心坐标、半径、颜色。
其中，圆心坐标表示圆的中心点在图像中的位置，该点的格式为 (x, y)，x 和 y 分别表示圆心的横纵坐标。
以下是使用 Python 和 OpenCV 画圆心的示例代码：```pythonimport cv2import numpy as np# 创建一个黑色背景的图像image = np.zeros((400, 400, 3), dtype=np.uint8)# 定义圆心坐标和半径center = (200, 200)radius = 100# 使用 cv2.circle() 函数画圆image = cv2.circle(image, center, radius, (0, 255, 0), 2) # 显示图像cv2.imshow("Image with Circle", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```在这个示例中，我们首先导入了 cv2 和 numpy 库。
然后，我们创建了一个 400x400 像素的空白图像。
接下来，我们定义了圆心的坐标 (200, 200) 和半径 100。
使用 cv2.circle() 函数，我们在图像上画了一个绿色圆。
opencv提取圆形findcontours
opencv提取圆形findcontours摘要：一、OpenCV 简介1.OpenCV 的背景与作用2.OpenCV 在计算机视觉领域的应用二、圆形检测的重要性1.圆形在图像处理中的常见场景2.检测圆形对于图像识别与分析的意义三、使用OpenCV 提取圆形1.findContours 函数的作用2.使用findContours 检测圆形的方法四、实例演示1.安装与配置OpenCV2.圆形检测代码演示五、总结1.OpenCV 在圆形检测中的应用优势2.圆形检测在实际项目中的应用前景正文：一、OpenCV 简介OpenCV，全称Open Source Computer Vision Library，是一款开源的计算机视觉和机器学习软件库。
它包含了大量的图像处理、视频分析和计算机视觉方面的功能。
OpenCV 具有强大的性能和灵活性，被广泛应用于计算机视觉领域，如人脸识别、目标追踪、图像分割、形状识别等。
二、圆形检测的重要性在图像处理和计算机视觉领域，圆形常常作为基本的几何形状出现。
例如，在目标检测和识别任务中，圆形通常表示物体的轮廓。
此外，圆形也是许多图像特征的重要表现形式，如角点、中心点等。
因此，提取圆形对于图像分析和理解具有重要意义。
三、使用OpenCV 提取圆形在OpenCV 中，我们可以通过findContours 函数来检测图像中的圆形。
该函数可以找到图像中所有轮廓，并将其存储在轮廓数组中。
我们可以通过以下方法使用findContours 检测圆形：1.转换图像颜色空间：将图像从BGR 转换为灰度图像，以便更好地检测边缘。
2.应用阈值处理：通过设置阈值，将图像中的像素值转换为二进制数，从而简化图像并突显圆形轮廓。
3.查找轮廓：调用findContours 函数，检测图像中的轮廓。
4.筛选圆形：根据轮廓的属性（如面积、长宽比等），筛选出圆形轮廓。
四、实例演示以下是一个使用Python 和OpenCV 检测圆形的简单示例：```pythonimport cv2# 读取图像image = cv2.imread("example.jpg")# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 应用阈值处理_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)# 查找轮廓contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 筛选圆形circles = []for contour in contours:area = cv2.contourArea(contour)if area > 100: # 筛选面积大于100 的轮廓perimeter = cv2.arcLength(contour, True)if area / (perimeter * perimeter) <= 0.5: # 筛选长宽比小于0.5 的轮廓circles.append(contour)# 在原始图像上绘制圆形for circle in circles:cv2.circle(image, cv2.centerOfMass(circle), 2, (0, 255, 0), -1) # 显示结果cv2.imshow("Detected Circles", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```五、总结OpenCV 作为一个功能强大的计算机视觉库，为圆形检测提供了便捷的方法。
opencv 实时计算相机拍摄的圆半径的算法
opencv 实时计算相机拍摄的圆半径的算法好的，下面是使用`opencv`计算相机拍摄的圆半径的算法步骤：1. 导入图片，将其转换为灰度图。
2. 使用`cv2.HoughCircles()`函数对图片中的圆形进行检测。
3. 循环遍历检测到的圆形，使用`cv2.circle()`函数绘制出检测到的圆形。
下面是上述步骤的代码实现：```pythonimport numpy as npimport cv2# 读取图片image = cv2.imread("123.jpg")# 复制图片output = image.copy()# 将图片转换为灰度图gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 检测图片中的圆形circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.2, 100)# 如果检测到圆形if circles is not None:# 将检测到的圆形转换为整数类型circles = np.round(circles(0, :)).astype("int")# 遍历检测到的圆形for (x, y, r) in circles:# 绘制检测到的圆形cv2.circle(output, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)# 绘制圆形轮廓cv2.rectangle(output, (x - 5, y - 5), (x + 5, y + 5), (0, 128, 255), -1)# 显示结果cv2.imshow("output", np.hstack((image, output)))# 等待用户按下任意键cv2.waitKey(0)```在上述代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取图片，并通过`cv2.copy()`函数复制一份原始图片。
opencv圆半径 -回复
opencv圆半径-回复Opencv（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和机器学习等领域。
本文将着重讨论Opencv中关于圆半径的操作和应用。
一、介绍圆半径的基本概念和意义圆半径是指从圆心到圆上任意一点的距离，也是决定圆的大小的重要参数。
在图像处理和计算机视觉中，圆半径常常用于检测和描述图像中的圆形物体，如目标检测、目标跟踪和图像分析等应用。
Opencv提供了一系列函数和方法，可以方便地对图像中的圆进行检测、拟合和描述。
二、Opencv中的圆半径检测方法1. 霍夫圆变换（Hough Circle Transform）霍夫圆变换是一种经典的圆检测方法，可以在图像中检测出各种大小和位置的圆。
Opencv中的函数`HoughCircles()`可以实现霍夫圆变换，并返回检测到的圆的位置和半径等信息。
通过调整函数参数可以控制圆检测的灵敏度和准确性。
2. 阈值分割和形态学操作另一种常用的方法是使用图像的阈值分割和形态学操作来检测圆。
例如，可以通过对图像进行二值化处理，然后应用形态学操作（如腐蚀和膨胀）来消除噪声和连接成圆形的边缘。
最后，通过计算图像中连通区域的面积和周长等特征，可以估计出圆的半径。
三、Opencv中的圆半径测量和描述方法1. 最小外接圆（Minimum Enclosing Circle）最小外接圆是指在给定点集中，能够包含所有点，并且半径最小的圆。
在Opencv中，可以使用函数`minEnclosingCircle()`来计算点集的最小外接圆的圆心和半径，从而实现对圆的测量和描述。
2. 拟合圆形曲线除了最小外接圆外，还可以通过拟合圆形曲线来测量和描述圆。
Opencv中的函数`fitEllipse()`可以用于拟合点集到椭圆曲线，进而可以估计出椭圆的参数，包括圆心位置、长轴和短轴的长度等。
通过合适的参数选择和模型拟合，可以将椭圆曲线近似为圆形，从而得到圆的半径。
opencv生成圆 原理
opencv生成圆原理（原创实用版）目录一、OpenCV 生成圆的原理概述二、霍夫圆检测原理三、霍夫圆检测在 OpenCV 中的应用四、总结正文一、OpenCV 生成圆的原理概述OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。
在OpenCV 中，生成圆的方法主要是通过霍夫圆变换来实现的。
霍夫圆变换是一种基于极坐标的图像变换方法，它可以将图像中的圆转换为霍夫空间中的点，从而实现对圆的检测和分析。
二、霍夫圆检测原理霍夫圆检测的原理基于极坐标系下的圆的数学表达式。
在极坐标系中，一个圆可以表示为：x = a * cos(theta)y = b * sin(theta)其中，a 和 b 分别是圆心的横纵坐标，r 是圆的半径。
通过将极坐标转换为直角坐标，我们可以得到圆的一般方程：(x - a) + (y - b) = r在霍夫空间中，一个点可以唯一确定一个圆。
因此，通过将图像中的所有点映射到霍夫空间，我们可以检测出所有可能的圆。
三、霍夫圆检测在 OpenCV 中的应用在 OpenCV 中，霍夫圆检测是通过调用 cv::HoughCircles 函数来实现的。
这个函数接受两个参数，一个是输入图像，另一个是霍夫圆参数。
霍夫圆参数包括圆的阈值、圆心距阈值、半径比阈值等。
通过调整这些参数，我们可以控制圆检测的灵敏度和准确性。
以下是一个使用 OpenCV 进行霍夫圆检测的示例代码：```cpp#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(){// 读取输入图像Mat img = imread("input_image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);// 将图像转换为霍夫空间Mat hough_img;cv::HoughTransform(img, hough_img, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 60, 100, 20, 10, 60);// 检测圆vector<Vec4i> circles;cv::HoughCircles(hough_img, circles, CV_HOUGH_CIRCLE, 0, 0, 0, 0, 0, 0);// 绘制检测到的圆Mat result;drawCircles(img, circles, result, Scalar(0, 255, 0), 2);// 显示结果imshow("Result", result);waitKey(0);return 0;}```四、总结通过使用 OpenCV 库中的霍夫圆检测方法，我们可以在图像中检测出所有的圆。
pythonopencv圆、椭圆与任意多边形的绘制实例详解
pythonopencv圆、椭圆与任意多边形的绘制实例详解圆形的绘制 :OpenCV中使⽤circle（img，center，radius，color，thickness=None，lineType=None，shift=None）函数来绘制圆形import cv2import numpy as npimage=np.zeros((400,400,3),np.uint8)cv2.circle(image,(200,200),50,(0,0,255),2) #画圆'''参数2 center：必选参数。
圆⼼坐标参数3 radius：必选参数。
圆形半径参数4 color：必选参数。
⽤于设置待绘制圆形的颜⾊参数5 thickness：可选参数。
当该参数为正数时，表⽰待绘制圆形轮廓的粗细；当该参数为负值时，表⽰待绘制圆形为实⼼圆，即填充的圆形参数6 lineType：可选参数。
⽤于设置线段的类型，可选8（8邻接连接线-默认）、4（4邻接连接线）和cv2.LINE_AA 为抗锯齿'''cv2.imshow('image',image)cv2.waitKey()椭圆的绘制:OpenCV中使⽤ellipse（img，center，axes，angle，startAngle，endAngle，color，thickness=None，lineType=None，shift=None）函数绘制椭圆import cv2import numpy as npimage=np.zeros((400,400,3),np.uint8)cv2.ellipse(image,(200,200),(100,150),0,30,360,(0,255,0),-1) #画椭圆'''参数2 center：必选参数。
⽤于设置待绘制椭圆的中⼼坐标，确定椭圆的位置参数3 axes：必选参数。
opencv--检测图片中的圆形
opencv--检测图⽚中的圆形说明完整代码import cv2.cv2 as cv2import numpy as nppath='a.jpg'img = cv2.imread(path,0)gaussimg=cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0) #⾼斯滤波，(3,3)为⾼斯半径medianimg = cv2.medianBlur(gaussimg, 7) #中值滤波cannyimg=cv2.Canny(medianimg,0,148) #canny边缘检测temp = np.ones(cannyimg.shape,np.uint8)*255 #创建⼀个空的画布contours= cv2.findContours(cannyimg,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)contour = contours[0] #提取轮廓cv2.drawContours(temp,contour,-1,(0,0,0),3) #把轮廓画到画布上cv2.imshow('image',temp)cv2.waitKey(1000)circle = cv2.HoughCircles(temp,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=10,minRadius=0,maxRadius=800) #按照画布上的轮廓⽣成霍夫圆circle = np.uint16(np.around(circle))img2bgr=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)count=1 #终⽌信号，只取第⼀个霍夫圆，试着⽤数组取了但是没成功for i in circle[0]:#得到的霍夫圆是默认按照投票结果的累加值排序，⼀般取第⼀个就是与轮廓最拟合的那个#如果有多个圆识别，可以试试⽤多次霍夫圆，试着⽤半径过滤到同⼀块的圆，再取最为拟合的第⼀个圆，不过这样不稳定cv2.circle(img2bgr,(i[0],i[1]),i[2],(0,0,255),5) #在图像上画出这个霍夫圆count+=1if count==2:breakcv2.imshow('image',img2bgr)cv2.waitKey(1000)。
Opencv实现最小外接矩形和圆
Opencv实现最⼩外接矩形和圆本⽂实例为⼤家分享了Opencv实现最⼩外接矩形和圆的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下步骤：将⼀幅图像先转灰度，再canny边缘检测得到⼆值化边缘图像，再寻找轮廓，轮廓是由⼀系列点构成的，要想获得轮廓的最⼩外接矩形，⾸先需要得到轮廓的近似多边形，⽤道格拉斯-普克抽稀（DP）算法，道格拉斯-普克抽稀算法，是将曲线近似表⽰为⼀系列点，并减少点的数量的⼀种算法。
该算法实现抽稀的过程是：1）对曲线的⾸末点虚连⼀条直线，求曲线上所有点与直线的距离，并找出最⼤距离值dmax，⽤dmax与事先给定的阈值D相⽐：2）若dmax<D，则将这条曲线上的中间点全部舍去；则该直线段作为曲线的近似，该段曲线处理完毕。
若dmax≥D，保留dmax对应的坐标点，并以该点为界，把曲线分为两部分，对这两部分重复使⽤该⽅法，即重复1），2）步，直到所有dmax均<D，即完成对曲线的抽稀。
#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;int value = 60;RNG rng(1);Mat src,gray_img,canny_img,dst;void callback(int, void*);int main(int arc, char** argv){src = imread("2.jpg");namedWindow("input",CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("input", src);cvtColor(src, gray_img, CV_BGR2GRAY);namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);createTrackbar("threshold", "output", &value, 255, callback);callback(0, 0);waitKey(0);return 0;}void callback(int, void*) {Canny(gray_img, canny_img, value, 2 * value);vector<vector<Point>>contours;vector<Vec4i> hierarchy;findContours(canny_img, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));vector<vector<Point>> contours_poly(contours.size());vector<Rect>poly_rects(contours.size());vector<Point2f>ccs(contours.size());vector<float>radius(contours.size());vector<RotatedRect> minRects(contours.size());vector<RotatedRect> myellipse(contours.size());for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {approxPolyDP(contours[i], contours_poly[i], 20, true);//获得点数⽐较少的近似多边形poly_rects[i] = boundingRect(contours_poly[i]);//从近似多边形获得最⼩外接矩形minEnclosingCircle(contours_poly[i], ccs[i], radius[i]);//从近似多边形获得最⼩外接圆//多边形点数⼤于5才能绘制带⽅向的最⼩矩形和椭圆if (contours_poly[i].size() > 5) {minRects[i] = minAreaRect(contours_poly[i]);//从近似多边形获得带⽅向的最⼩外接矩形myellipse[i] = fitEllipse(contours_poly[i]);//从近似多边形获得带⽅向的最⼩外接椭圆}}//绘制src.copyTo(dst);Point2f pts[4];for (int j = 0; j < contours.size(); j++) {Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));rectangle(dst, poly_rects[j], color, 2,8);circle(dst, ccs[j], (int)radius[j], color, 2,8);//绘制带⽅向的最⼩外接矩形和椭圆if (contours_poly[j].size() > 5) {ellipse(dst, myellipse[j], color, 2);minRects[j].points(pts);for (int k = 0; k < 4; k++) {line(dst, pts[k], pts[(k + 1)%4], color, 2);}}}imshow("output", dst);}运⾏结果如下：以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
opencv生成圆 原理
opencv生成圆原理OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于图像和视频处理。
它可以帮助我们在图像上生成圆。
要生成圆，我们可以使用OpenCV库提供的函数cv::circle()。
该函数的原型如下：circle(Mat& img, Point center, int radius, const Scalar& color, int thickness = 1, int lineType = LINE_8, int shift = 0)在函数中，参数img表示要绘制圆的图像，参数center表示圆心的坐标，参数radius表示圆的半径，参数color表示圆的颜色（可以是RGB值或灰度值），参数thickness表示圆的边界线的粗细，参数lineType表示边界线的类型，参数shift表示坐标中的小数位数。
生成圆的原理是通过在图像上绘制一条圆形边界线，其中圆心和半径由用户提供。
OpenCV会根据提供的参数在图像上计算圆的位置，并将其绘制出来。
例如，我们可以使用以下代码生成一个半径为50像素、颜色为红色的圆：Mat image(500, 500, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0));Point center(250, 250);int radius = 50;Scalar color(0, 0, 255);int thickness = 2;circle(image, center, radius, color, thickness);以上代码中，首先创建了一个大小为500×500像素的黑色图像。
然后，指定圆心的坐标(250, 250)，半径为50，颜色为红色(0, 0, 255)。
最后，调用circle()函数，在图像上绘制了一个半径为50像素、颜色为红色的圆。
通过调用这个函数，在图像上生成了一个圆。
你可以根据自己的需求调整圆心的位置、半径的大小和颜色来生成不同的圆。
拟合圆的几种方法02
拟合圆的几种方法02拟合圆的几种方法02拟合圆是一种常用的数据拟合方法，它可以通过给定的数据点来找到一个最佳拟合的圆。
拟合圆在许多领域都有广泛的应用，如计算机图形学、计算机视觉、图像处理等。
在拟合圆的方法中，需要考虑到拟合的精度和计算复杂度。
下面介绍几种常用的拟合圆的方法：1.最小二乘法拟合圆：最小二乘法是一种常见的数据拟合方法，可以用于拟合圆。
该方法通过最小化数据点到拟合圆的距离之和，找到最佳拟合的圆。
具体步骤如下：a.对给定的数据点，定义一个误差函数，该函数表示每个数据点到拟合圆的距离的平方和。
b.使用优化算法（如最小二乘法）来最小化误差函数，得到最佳拟合的圆。
2.RANSAC算法拟合圆：RANSAC（Random Sample Consensus）算法是一种基于统计原理的拟合算法，可以用于拟合圆。
该方法通过随机选择一小部分数据点来计算拟合的圆，然后通过衡量其他数据点到该圆的距离来评估拟合的好坏，不断迭代直到找到最佳的圆。
具体步骤如下：a.随机选择一小部分数据点作为圆心和半径的初始值。
b.计算其他数据点到该圆的距离，并根据一定的阈值判断是否为内点。
c.根据内点重新拟合圆。
d.重复步骤b和c，直到达到一定的迭代次数或者内点个数达到一定的阈值。
3.霍夫变换拟合圆：霍夫变换是一种常用的图像处理技术，可以用于拟合圆。
该方法通过将空间上的点映射到参数空间中，找到在参数空间中具有峰值的位置，从而得到拟合的圆。
具体步骤如下：a.对给定的数据点，定义霍夫空间，该空间包括圆心的坐标和半径的范围。
b.遍历所有数据点，对每个数据点，在霍夫空间中计算对应的参数，并对应的参数空间加1c.在参数空间中找到具有峰值的位置，该位置对应于拟合的圆。
需要注意的是，在拟合圆的过程中，可能会遇到一些问题，如数据点存在噪声、数据点不均匀分布等。
针对这些问题，可以采取一些预处理措施，如滤波去噪、数据归一化等，以提高拟合的准确性和稳定性。