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Java+opencv3.2.0实现hough圆检测功能

转载  2018-02-09   作者:帅气的猫爪   我要评论

这篇文章主要为大家详细介绍了Java+opencv3.2.0实现hough圆检测,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

hough圆检测和hough线检测的原理近似,对于圆来说,在参数坐标系中表示为C:(x,y,r)。

函数:

Imgproc.HoughCircles(Mat image, Mat circles, int method, double dp, double minDist, double param1, double param2, int minRadius, int maxRadius)

参数说明:

image:源图像
circles:检测到的圆的输出矢量(x,y,r)
method:使用的检测方法,目前只有一种Imgproc.HOUGH_GRADIENT
dp:检测圆心的累加器图像与源图像之间的比值倒数
minDist:检测到的圆的圆心之间的最小距离
param1:method设置的检测方法对应参数,针对HOUGH_GRADIENT,表示边缘检测算子的高阈值(低阈值是高阈值的一半),默认值100
param2:method设置的检测方法对应参数,针对HOUGH_GRADIENT,表示累加器的阈值。值越小,检测到的无关的圆
minRadius:圆半径的最小半径,默认为0
maxRadius:圆半径的最大半径,默认为0(若minRadius和maxRadius都默认为0,则HoughCircles函数会自动计算半径)

示例代码:

public static void main(String[] args)
  {
    System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    Mat src = Imgcodecs.imread("F:\\websbook_com_1589226.jpg");

    Mat dst = src.clone();
    Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

    Mat circles = new Mat();
    Imgproc.HoughCircles(dst, circles, Imgproc.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, 440, 50, 0, 345);
    // Imgproc.HoughCircles(dst, circles, Imgproc.HOUGH_GRADIENT, 1, 100,
    // 440, 50, 0, 0);
    for (int i = 0; i < circles.cols(); i++)
    {
      double[] vCircle = circles.get(0, i);

      Point center = new Point(vCircle[0], vCircle[1]);
      int radius = (int) Math.round(vCircle[2]);

      // circle center
      Imgproc.circle(src, center, 3, new Scalar(0, 255, 0), -1, 8, 0);
      // circle outline
      Imgproc.circle(src, center, radius, new Scalar(0, 0, 255), 3, 8, 0);
    }

    Imgcodecs.imwrite("F:\\dst2.jpg", src);
  }

源图像:


输出图像:

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

  • Java
  • opencv3.2.0
  • 圆检测

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