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opencv 识别图片上带颜色的圆 带完整代码

c++

识别带颜色的圆，首先需要先查询该颜色的HSV值，
下图部分紫色归为红色了：
opencv 识别图片上带颜色的圆 带完整代码
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比如红色：
//红色的HSV值
int low_H = 0，low_S = 123，low_V = 100;
int High_H = 5，High_S = 255，High_V = 255;
然后将图片从BGR转化成HSV，接着二值化：
【opencv 识别图片上带颜色的圆 带完整代码】cvtColor（image，src，COLOR_BGR2HSV）; //从BGR-> HSV
inRange（src，Scalar（low_H，low_S，low_V），Scalar（High_H，High_S，High_V），src）; //二值化
如果有噪声可以去噪（这一步可以没有）：
GaussianBlur（src，src，Size（5,3 ），2,2）;
接着用HoughCircles来找圆，后面的参数可以根据需要自己设置：
HoughCircles（src，circles，CV_HOUGH_GRADIENT，1,50,15,7,10,30）; //找圆，最后两个参数是圆半径范围，20是最小圆半径，30是最大圆半径
HoughCircles介绍：
HoughCircles（image，method，dp，minDist [，circles [，param1 [，param2 [，minRadius [，maxRadius]]]]]）

参数：
  • image- 8位，单通道，灰度输入图像。
  • 圆圈- 找到圆圈的输出矢量。每个矢量被编码为3元素浮点矢量。opencv 识别图片上带颜色的圆 带完整代码
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  • method - 使用的检测方法。目前，唯一的实现方法是 CV_HOUGH_GRADIENT
  • dp- 累加器分辨率与图像分辨率的反比。例如，如果dp=1累加器具有与输入图像相同的分辨率。如果dp=2，蓄能器的宽度和高度都是一半。
  • minDist- 检测到的圆的中心之间的最小距离。如果参数太小，除了真实的一个之外，可能错误地检测到多个相邻的圆圈。如果太大，可能会遗漏一些圈子。
  • param1- 第一个特定于方法的参数。在这种情况下CV_HOUGH_GRADIENT，两个传递给Canny() 边缘检测器的阈值较高（较低的一个是较小的两倍）。
  • param2- 第二个特定于方法的参数。在这种情况下CV_HOUGH_GRADIENT，它是检测阶段圆心的累加器阈值。它越小，可以检测到更多的假圆圈。将首先返回与更大的加加值对应的圆圈。
  • minRadius- 最小圆半径。
  • maxRadius- 最大圆半径。
完整代码：
#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #pragma comment (lib, "opencv_core2413d.lib") #pragma comment (lib, "opencv_highgui2413d.lib") #pragma comment (lib, "opencv_imgproc2413d.lib") #pragma comment (lib, "opencv_video2413d.lib") #pragma comment (lib, "opencv_features2d2413d.lib")using namespace std; using namespace cv; void drawCircle(Mat &input, const vector &circles); int main(){ Mat image, src; //加载进来的图片 vector circles; //识别出来的圆，每一行是一个圆，第一列是圆心的x坐标，第二列是圆心的y坐标，第三列是圆的半径 image = imread("D:/code/map3.png"); Mat result = imread("D:/code/map3.png"); //结果图 //红色的HSV值 int low_H = 0,low_S = 123,low_V = 100; int High_H = 5,High_S = 255,High_V = 255; cvtColor(image, src, COLOR_BGR2HSV); //从BGR->HSV inRange(src, Scalar(low_H, low_S, low_V), Scalar(High_H, High_S, High_V), src); //二值化 //Reduce the noise so we avoid false circle detection GaussianBlur(src, src, Size(5, 3), 2, 2); HoughCircles(src, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 50, 15, 7,10,30); //找圆,最后两个参数是圆半径范围，20是最小圆半径，30是最大圆半径 drawCircle(result, circles); //画圆 namedWindow("Display window1", WINDOW_NORMAL); //展示结果 namedWindow("Display window2", WINDOW_NORMAL); resizeWindow("Display window1", 1240, 680); resizeWindow("Display window2", 1240, 680); imshow("Display window1", image); imshow("Display window2", result); waitKey(0); return 0; }void drawCircle(Mat &input, const vector &circles){ for (int i = 0; i


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