python+opencv识别图片中的圆形

Python+OpenCV识别图片中的圆形

本文讲解如何使用Python和OpenCV库对图片中的圆形进行识别和定位。

准备工作

在开始编写代码前，需要先安装Python和OpenCV库：

# 安装Python
sudo apt-get install python

# 安装OpenCV库
pip install opencv-python

加载图片

在OpenCV中，我们可以使用cv2.imread()方法加载图片：

import cv2

img = cv2.imread("test.jpg")

预处理图片

在进行圆形识别前，我们需要对图片进行预处理，以便提高识别的准确率。预处理通常包括以下几个步骤：

• 灰度化
• 中值滤波
• 二值化

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 中值滤波
gray = cv2.medianBlur(gray, 5)

# 二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

检测圆形

在进行圆形检测前，需要使用cv2.HoughCircles()方法设置圆形检测参数：

# 设置圆形检测参数
circles = cv2.HoughCircles(binary, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.5, 100)

# 绘制圆形
if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")

    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)

示例1

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("test.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.medianBlur(gray, 5)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

circles = cv2.HoughCircles(binary, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.5, 100)

if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")

    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

示例2

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("test2.png")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.medianBlur(gray, 5)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

circles = cv2.HoughCircles(binary, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.5, 100)

if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")

    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述示例代码中，test.jpg和test2.png是两张待识别的图片，可以根据实际需要进行更改。