python 选择HOUGH_GRADIENT_ALT的参数

inn6fuwd 于 2023-01-19 发布在 Python

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我已经花了几个小时试图解决这个问题，而StackOverflow上的类似问题对我没有帮助。
假设我有这样一个图像（实际上这是一个更复杂的图像，但我现在只举一个简单的例子）：

我对HOUGH_GRADIENT执行以下操作：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.cvtColor(cv2.imread("example.png"), cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (9, 9), 1.5)
edges = cv2.Canny(img_blur, threshold1=50, threshold2=250)
circles = cv2.HoughCircles(
    edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.5, 20, 
    minRadius=10, maxRadius=100, param1=100, param2=100
)
img_cp = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(img_cp, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)

这工作没有任何问题，并检测内圈正如我所希望的：

我试图使用HOUGH_GRADIENT_ALT代替OpenCV repo声称它工作得更好。据我所知，大多数函数调用参数应该具有相同的含义，而不是param1和param2。
所以，我尝试：

circles = cv2.HoughCircles(
edges, cv2.HOUGH_GRADIENT_ALT, 1.5, 20, 
minRadius=10, maxRadius=100, param1=300, param2=0.9

）
我什么也没得到。我试过很多不同的参数，但没有结果。我不仅不明白如何修复它，而且我也不明白为什么它不起作用。任何帮助都将非常感谢。
OpenCV版本4.5.5。

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/72175685/choosing-parameters-for-hough-gradient-alt

2条答案

按热度按时间

t3psigkw1#

HOUGH_GRADINT_ALT似乎坏了。我有一个稍微变形的白色圆圈的图像，半径230，黑色背景，大约是420 x420，我称之为
HoughCircle（加边的圆圈，HOUGH_GRADIENT_ALT，1# dp. accumsize=图像大小并且也检测“小，”圆圈之间的20# mindist，600#参数1 =中心的阈值，0.7#参数2 =[完美度，M，362];#最小值，最大值
如果我设置M=194它工作。如果我设置M=193或更低它不工作。从文档中我了解这个函数应该检测我的圆，即使我设置它为0。

赞(0）回复(0）举报 2023-01-19

rjee0c152#

我解决了问题。试试这个：编辑：我们不能使用此cv2.HOUGH_GRADIENT_ALT

#!/usr/bin/python39
#OpenCV 4.5.5 Raspberry Pi 3/B/4B-w/4/8GB RAM, Bullseye,v11.
#Date: 10th May, 2022

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('circle.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
bilateral = cv2.bilateralFilter(gray,10,50,50)

minDist = 30
param1 = 30
param2 = 30
minRadius = 5
maxRadius = 100

circles = cv2.HoughCircles(bilateral, 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), 4)

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

输出：

编辑：我们可以cv2.HOUGH_GRADINT_ALT和使用从@瓦莱里娅剪。

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('circle.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
bilateral = cv2.bilateralFilter(gray,10,50,50)       

#circles = cv2.HoughCircles(bilateral, cv2.HOUGH_GRADIENT_ALT, 1, minDist, param1=param1, param2=param2, minRadius=minRadius, maxRadius=maxRadius)
circles = cv2.HoughCircles(bilateral,
                           cv2.HOUGH_GRADIENT_ALT,
                           1.5, 20,
                           minRadius=10, maxRadius=100,
                           param1=300, param2=0.9)

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), 4)

cv2.imwrite('inner_circle1.png', img)
# Show result for testing:
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出：

赞(0）回复(0）举报 2023-01-19

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