使用霍夫变换检测圆

Posted 2023-04-17

【中文标题】使用霍夫变换检测圆

【英文标题】：Detecting Circle Using Hough Transform

【发布时间】：2015-05-03 19:24:38

【问题描述】：

我正在尝试圈。

使用我当前的代码，我可以检测到下面的代码

但我想在我检测到的圆圈内找到黑洞。 但是更改 houghcircle 方法的参数对我没有帮助。实际上它发现了不存在的圈子。

我还尝试裁剪我找到的圆圈并在这个新部分上进行另一个霍夫变换，它也没有帮助我。

这是我的代码

#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/opencv.hpp"  // needs imgproc, imgcodecs & highgui
using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)

    Mat src, circleroi;

    /// Read the image
    src = imread( "/Users/Rodrane/Documents/XCODE/test/mkedenemeleri/alev/delikli/gainfull.jpg", 2 );


    /// Convert it to gray
//    cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY );
       /// Reduce the noise so we avoid false circle detection
   GaussianBlur( src, src, Size(3, 3), 2, 2 );
   // adaptiveThreshold(src,src,255,CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,CV_THRESH_BINARY,9,14);
    vector<Vec3f> circles,circlessmall;
 //   Canny( src, src, 50  , 70, 3 );
       /// Apply the Hough Transform to find the circles
    HoughCircles( src, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, src.rows/8, 200, 100, 0, 0 );

    /// Draw the circles detected
    for( size_t i = 0; i < circles.size(); i++ )
    
        Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][4]));
        int radius = cvRound(circles[i][5]);
        // circle center
     circle( src, center, 3, Scalar(0,255,0), -1, 8, 0 );
       //  circle outline
      circle( src, center, radius, Scalar(0,255,0), 3, 8, 0 );

         circleroi = src(Rect(center.x - radius, // ROI x-offset, left coordinate
                                        center.y - radius, // ROI y-offset, top coordinate
                                        2*radius,          // ROI width
                                        2*radius));



  //      imshow( "Hough Circle Transform Demo", circleroi );




  resize(src, src, Size(src.cols/2, src.rows/2));
//   threshold( circleroi, circleroi, 50, 255,CV_THRESH_BINARY );

  //  cout<<circleroi<<endl;
    imshow("asd",src);

   //    imwrite("/Users/Rodrane/Documents/XCODE/test/mkedenemeleri/alev/cikti/deliksiz.jpg",circleroi);


    waitKey(0);
    return 0;

更新：由于 hough 在内部使用了 canny，我手动使用 canny 来查看它是否找到了圆圈。

这里有精明的结果 Canny(src,src, 100, 200,3);

谢谢

【问题讨论】：

您是否尝试过不设置阈值？ HoughCircles 在内部使用 canny...

图像没有阈值。仅用于照明的高斯模糊，但我也禁用了它。

请您发布带有孔但没有黑色圆圈的图像。我在前两张图片中看不到任何黑洞。

您好，请检查第一张图片，这是真实图片

是要检测第一张图片中心的大黑洞，还是要检测第三张图片中心的小黑洞？在第一张图片中我能看到的唯一一个黑洞是中心的大黑洞。

【参考方案1】：

您正在设置HoughCircles 参数minDist = src.rows/8 之一，该参数相当大。 docs解释：

minDist – 检测到的圆的中心之间的最小距离。如果参数太小，除了一个真实的圆圈外，可能还会错误地检测到多个相邻圆圈。如果太大，可能会漏掉一些圆圈。

该方法无法同时返回它找到的圆和您想要的圆，因为它们的中心几乎相同（在src.rows/8 内），只是大小不同。如果您将 maxRadius 设置为 30 左右的值以排除较大的圆圈，您会得到所需的较小圆圈吗？

【讨论】：

嗨，我试过 HoughCircles(src, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, src.rows/16(32,64) , 200, 100, 0, 30);并且实际上没有找到任何圈子

嗯，可能param2 太大了。值得在那里尝试较小的值。如果这不起作用，您可以显示来自Canny(src, edges, 100, 200) 的输出edges，并确保它首先找到了内圆的边缘。

嗨，让我用精明的结果更新我的问题。