原理
円の中心が原点にある場合、x ^ 2 + y ^ 2 = r ^ 2
円の中心が原点にない場合、（xa）^ 2 +（yb）^ 2 = r ^ 2
極座標に変換すると、式は次のようになります
（a、b）は円の中心の座標です。円の中心の座標が
わからない場合は、点に基づいて計算を逆にすることができます。円と既知の半径上
。図
に示すようにランダムに3つの点を見つけ、次に同じ半径を見つけます。次に、3つの円が円の中心で交差します。
rgbを追加すると、交点のピクセル値が非常に大きくなり、最も明るく見えます。この点が原点です。
API
void HoughCircles(InputArray image,
OutputArray circles,
int method,
double dp,
double minDist,
double param1 = 100,
double param2 = 100,
int minRadius = 0,
int maxRadius = 0
)
意味は次のとおりです
//第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，即源图像，需为8位的灰度单通道图像。
//第二个参数，InputArray类型的circles，经过调用HoughCircles函数后此参数存储了检测到的圆的输出矢量，每个矢量由包含了3个元素的浮点矢量(x, y, radius)表示。
//第三个参数，int类型的method，即使用的检测方法，目前OpenCV中就霍夫梯度法一种可以使用，它的标识符为CV_HOUGH_GRADIENT，在此参数处填这个标识符即可。
//第四个参数，double类型的dp，用来检测圆心的累加器图像的分辨率于输入图像之比的倒数，且此参数允许创建一个比输入图像分辨率低的累加器。上述文字不好理解的话，来看例子吧。例如，如果dp= 1时，累加器和输入图像具有相同的分辨率。如果dp=2，累加器便有输入图像一半那么大的宽度和高度。
//第五个参数，double类型的minDist，为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离，即让我们的算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离。这个参数如果太小的话，多个相邻的圆可能被错误地检测成了一个重合的圆。反之，这个参数设置太大的话，某些圆就不能被检测出来了。
//第六个参数，double类型的param1，有默认值100。它是第三个参数method设置的检测方法的对应的参数。对当前唯一的方法霍夫梯度法CV_HOUGH_GRADIENT，它表示传递给canny边缘检测算子的高阈值，而低阈值为高阈值的一半。
//第七个参数，double类型的param2，也有默认值100。它是第三个参数method设置的检测方法的对应的参数。对当前唯一的方法霍夫梯度法CV_HOUGH_GRADIENT，它表示在检测阶段圆心的累加器阈值。它越小的话，就可以检测到更多根本不存在的圆，而它越大的话，能通过检测的圆就更加接近完美的圆形了。
//第八个参数，int类型的minRadius,有默认值0，表示圆半径的最小值。
//第九个参数，int类型的maxRadius,也有默认值0，表示圆半径的最大值。
//需要注意的是，使用此函数可以很容易地检测出圆的圆心，但是它可能找不到合适的圆半径
コードの記述
ハフ円検出はノイズに対してより敏感であるため、画像のメディアンフィルターを最初に実行する必要があります。
効率の考慮に基づいて、Opencvで実装されたハフ変換円の検出は、2つのステップに分割される画像勾配の実現に基づいています。
-
- エッジを検出し、可能な中心を見つけます
-
- 最初のステップに基づいて、候補円の中心から最適な半径を計算します
#define INPUT_TITLE "input image" // 宏定义，原始图片
#define OUTPUT_TITLE "HoughCircle picture" // 宏定义，经过霍夫圆变换后的图片
#include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\core.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
//img是最后经过霍夫圆变换的图片，src是通过imread读取的图片，change_src是src需要经过的变换的图片。
Mat img, src, change_src;
src = imread("C:/Users/86176/Pictures/picx/shuiyin.png");
if (!src.data)
{
cout << "ERROR : could not load image.";
return -1;
}
namedWindow(INPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow(OUTPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(INPUT_TITLE, src);
//中值滤波，去除椒盐噪声。并转为单通道。
medianBlur(src, change_src, 3);
cvtColor(change_src, change_src, CV_BGR2GRAY);
//霍夫圆变换
vector<Vec3f> pcircles;
HoughCircles(change_src, pcircles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 10, 100, 30, 5, 50);
//
src.copyTo(img);
cout << "pcircles.size() = " << pcircles.size() << endl;//为了了解HoughCircles中第二个参数的大小。
//将圆画在原图片上。
for (int i = 0; i < pcircles.size(); i++)
{
Vec3f cc = pcircles[i];
circle(img, Point(cc[0], cc[1]), cc[2], Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
circle(img, Point(cc[0], cc[1]), 2, Scalar(255, 0, 4), 2, LINE_AA);
}
imshow(OUTPUT_TITLE, img);
waitKey(0);
return 0;
}
効果図は次のとおりです。Shiftキーを押したままにして生成された3つの円がすべて認識されます。最大の円は、認識される最大の円の半径が50に制限されているためです。50から150に変更すると、後ろそれだけです。
HoughCircles(change_src, pcircles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 10, 100, 30, 5, 50);
