検出ハフ変換円形

ハフは、円検出原理を変換します：

我々は、すべての3点が交差点の共通点は確かに存在しているサークルのすべての3つのポイントの半径を行うために円を決定することができ、交点が円の中心として三点であることを知っています。

ハフは、円形の検出原理で検出原理を変換同一の直線です。発現は、円である （XA）² +（Ybの）² = R＆LT ² 、

最大（A、B、R）パラメータ対を介して画素に問題を解決します。

一般的方法:(円検出方法）本明細書中で使用されていません

参考リンクします。https：//www.cnblogs.com/lancer2015/p/6852488.html

https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557

コードは以下の通りであります：

#include <opencv2 / opencv.hpp> 
の#include <iostreamの> 
する#include <math.h>の使用名前空間CV。
使用して名前空間はstdを、INTメイン（int型 ARGC、チャー ** ARGV）{ 
    マットSRC、DST。
    SRC =関数imread（" L：/8.png " ）;
    もし（！src.data）
    { 
        のprintf（" 画像... \ nを読み込むことができませんでした" ）;
        戻る - 1 。
    } チャー INPUT_TITLE [] = "

  


    入力画像" ;
     CHAR OUTPUT_TITLE [] = " ハフ円デモ」; 
    namedWindow（INPUT_TITLE、CV_WINDOW_AUTOSIZE）; 
    namedWindow（OUTPUT_TITLE、CV_WINDOW_AUTOSIZE）; 
    関数imshow（INPUT_TITLE、SRC）; 
    
    // 中值滤波
    マットmoutput;
     // GaussianBlur（srcが、 moutput、サイズ（5,5）、0,0）; 
    medianBlur（SRC、moutput、3 ）; 
    cvtColor（moutput、moutput、CV_BGR2GRAY）; 

    // 霍夫圆检测 
    ベクトル<Vec3f> pcircles; 
    HoughCircles（moutput、pcircles、 CV_HOUGH_GRADIENT、1、10、100、30、5、50 ）。
    src.copyTo（DST）。
    以下のための（iは= SIZE_T 0 ; iはpcircles.size（）<; iは++ ）
    { 
        Vec3fのCC = pcirclesを[I]。
        円（DST、ポイント（CC [ 0 ]、CC [ 1 ]）、CC [ 2 ]、スカラー（0、0、255）、1.5 、LINE_AA）。
        円（DST、ポイント（CC [ 0 ]、CC [ 1 ]）、2、スカラー（0、255、0）、2、LINE_AA）。
    } 
    関数imshow（OUTPUT_TITLE、DST）。

    waitKey（0 ）。
    リターン 0 ; 
}

結果：

図オリジナルの検出：

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