问题:在openCV中检测圆圈

我在为 HoughCircles 函数选择正确参数时遇到问题。我尝试从视频中检测圆圈。这个圆圈是我做的,尺寸几乎一样。问题是相机在移动。

当我更改 maxRadius 时,它仍然以某种方式检测到更大的圆圈(见右图)。我也尝试更改 param1、param2 但仍然没有成功。 左原始图片,右 - 模糊和检测到圆圈后

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  blurred = cv2.medianBlur(gray, 25)#cv2.bilateralFilter(gray,10,50,50)


  minDist = 100
  param1 = 500
  param2 = 200#smaller value-> more false circles
  minRadius = 5
  maxRadius = 10
  circles = cv2.HoughCircles(blurred, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, minDist, param1, param2, minRadius, maxRadius)

  if circles is not None:
    circles = np.uint16(np.around(circles))
    for i in circles[0,:]:
        cv2.circle(blurred,(i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2) 

也许我使用了错误的功能?

解答

您代码中的主要问题是HoughCircles函数的第 5 个参数。

根据文档参数列表是:

cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]]]) → circles

这意味着第 5 个参数应用circles(它提供了一个通过引用获取输出的选项,而不是使用返回值)。

因为您没有传递circles参数,所以您必须为第四个参数之后的所有参数传递命名参数(如param1=param1param2=param2....)。

参数调优问题:

  • 减小param1的值。param1是传递给 Canny 的较高阈值。

在您的情况下,值应该大约是30

  • 减小param2的值 文档不是很清楚,但是在50附近设置值是可行的。

  • 增加maxRadius值 - 半径10远小于你的圆的半径。

这是代码:

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('circles.png')

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

blurred = cv2.medianBlur(gray, 25) #cv2.bilateralFilter(gray,10,50,50)

minDist = 100
param1 = 30 #500
param2 = 50 #200 #smaller value-> more false circles
minRadius = 5
maxRadius = 100 #10

# docstring of HoughCircles: HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]]]) -> circles
circles = cv2.HoughCircles(blurred, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, minDist, param1=param1, param2=param2, minRadius=minRadius, maxRadius=maxRadius)

if circles is not None:
    circles = np.uint16(np.around(circles))
    for i in circles[0,:]:
        cv2.circle(img, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)

# Show result for testing:
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果:

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