霍夫變換檢測圓

霍夫變換是一種特殊的圖像處理算法，用於檢測各種形狀的物體，其中之一就是圓。它是圓檢測算法中最常用的方法之一，通常可以分為以下幾個步驟：

一、邊緣檢測

對於任何形狀的物體，首先需要進行邊緣檢測，以獲取圖片中的輪廓信息。Sobel、Canny和Laplacian是常用的邊緣檢測算法。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

此時，edges變量中保存了從灰度圖像提取的圖像輪廓。

二、霍夫變換

在完成邊緣檢測後，我們可以使用霍夫變換來檢測圖像中可能存在的圓。霍夫變換可以將圖像空間中的圓轉換為霍夫空間中的曲線，在霍夫空間中圓的信息可以通過曲線的交點進行推導。在OpenCV庫中，霍夫變換可以使用HoughCircles函數實現。

circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
circles = np.uint16(np.around(circles))

在上述代碼中，HoughCircles函數的參數包括：圖像、Hough變換類型、圓心檢測器的分辨率、圓間距、Canny邊緣檢測器的高低閾值、檢測到的圓的最小和最大半徑。

三、繪製圓

當我們完成霍夫變換後，我們可以開始在原始圖像中繪製檢測到的圓。在OpenCV庫中，cv2.circle函數可以用於繪製圓形。

for i in circles[0,:]:
    cv2.circle(img,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
    cv2.circle(img,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)

在上述代碼中，每個檢測到的圓都被繪製成一個綠色的圓圈和一個紅色的實心圓點，紅色圓點表示圓心。

四、參數設置

霍夫變換檢測圓的效果受到多個參數的影響，下面是幾個重要的參數：

• param1：Canny邊緣檢測器的高閾值。
• param2：霍夫變換的閾值，表示接受的交點數量。
• minRadius：檢測到的圓的最小半徑。
• maxRadius：檢測到的圓的最大半徑。

根據實際情況，我們需要根據圖片的大小、噪聲程度、圓的直徑等因素進行參數的調整，以便獲得最佳效果。

五、應用場景

霍夫變換檢測圓在工業自動化、計算機視覺和機器人等領域有着廣泛的應用，例如：

• 檢測工件、機器人末端執行器等需要精確位置控制的物體；
• 檢測圓形軌跡，在機器視覺中，圓通常用於標記或檢測物品的旋轉和定位；
• 在計算機遊戲中用於實現特效，例如傳送門、能量球和眼睛；
• 其他領域的圓檢測，如醫療影像、半導體製造等。

因為霍夫變換檢測圓是一種高效、穩定且具有廣泛適用性的算法，因此它可以幫助我們解決許多實際問題。