find_yuan.rar_圆检测_检测视频流中的圆资源-CSDN文库

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200 浏览量 2022-09-15 01:36:16 上传评论收藏 1KB RAR 举报

在计算机视觉领域，"圆检测"是一个常见的任务，特别是在图像处理和分析中。"find_yuan.rar_圆检测_检测视频流中的圆"这个压缩包文件提供了一个实用的工具，帮助用户在视频流中识别和定位圆形物体。下面将详细解释相关知识点。 1. 圆检测算法： - Hough变换：Hough变换是一种用于检测直线、圆等几何形状的常用方法。对于圆，它通过创建参数空间（ρ, θ），在其中寻找峰值来找出可能的圆心和半径。这种方法对噪声有一定的抗性，但计算量较大。 2. OpenCV库： - OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，提供了多种圆检测的函数，如`cv2.HoughCircles()`。这个函数利用了改进的Hough变换，能更有效地检测图像中的圆。 3. 图像预处理： - 在进行圆检测之前，通常需要对图像进行预处理，包括灰度化、二值化、平滑滤波等步骤。这些操作有助于消除噪声，提高检测的准确性。 4. 参数调整： - `cv2.HoughCircles()`函数需要输入一些参数，如积累阈值、最小距离、圆心距阈值等。这些参数的选择直接影响到检测结果，需要根据具体应用场景进行调整。 5. 视频流处理： - 对于视频流中的圆检测，需要逐帧处理每一帧图像。每处理完一帧，将检测到的圆在原图像上标出，以便于可视化。 6. 性能优化： - 对于实时视频流，为了保证处理速度，可以采用多线程、GPU加速或者选择更快的检测算法，如基于机器学习的检测方法。 7. 应用场景： - 圆检测广泛应用于各种领域，如交通监控（检测车辆轮胎、红绿灯）、工业自动化（检查产品缺陷）、医学图像分析（识别细胞）等。 8. Python编程： - "find_yuan.py"是实现圆检测功能的Python脚本。该脚本可能包含了导入OpenCV库，定义图像预处理、圆检测以及结果展示的代码。 9. 脚本学习： - 通过阅读和理解这个Python脚本，初学者可以了解到如何在实际项目中运用OpenCV进行圆检测，从而加深对计算机视觉的理解。 "find_yuan.rar"提供的资源是一个理想的入门实例，可以帮助学习者掌握在视频流中检测圆的基本步骤和技巧，同时也为实际应用提供了一个可参考的解决方案。

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find_yuan.py 3KB

''' Created on 2018-11-13 18:40:46 @author: yuanjishou E-mail:ustb_2017@163.com ''' import cv2 bolipian=False bang_ye_jiechu=False bang_zhi_jiechu=False zhi_ka_bidui=False t1=0 t2=0 #加载路径F:\\tuxiangchuli\\biseka1\\fushi.MP4 videopath = r'I:\\tuxiangchuli123\\fupai\\123.MP4' video = cv2.VideoCapture(videopath)#打开视.1频文件：在实例化的同时进行初始化 while(video.isOpened()): ret, frame = video.read()# 获取每一帧的图像frame if ret == True: #img = cv2.imread(u"D:\\MyDocument\\eclipse-workspace\\experiment_1113\\data\\phnew\\50.jpg") imgray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#灰度化 # ret,dst = cv2.threshold(imgray,170,255,0)#固定阈值二值化，dst：输出图； canny = cv2.Canny(imgray, 40, 80)#边缘提取 cv2.namedWindow("canny",0) cv2.resizeWindow("canny", 640, 480) cv2.imshow('canny',canny) # circles = cv2.HoughCircles(imgray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,40,param1=80,param2=40,minRadius=50,maxRadius=60)#检测圆 circles = cv2.HoughCircles(imgray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,500,param1=80,param2=40,minRadius=100,maxRadius=200)#检测圆 try: print(len(circles[0]))#圆个数 for circle in circles[0]: print(circle[2]) #圆心 x=int(circle[0]) y=int(circle[1]) r=int(circle[2])#半径 print((x,y),r) img=cv2.circle(frame,(x,y),r,(0,0,255),1,8,0) x = x - 2 * r y = y - 2 * r w = 4 * r h = 4 * r cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) except TypeError: pass #Display test site on frame cv2.putText(frame, "t1: "+str(t1), (1600,50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0,0,255), 5);#(50,170,50)绿 cv2.putText(frame, "t2: " +str(t2), (1600,120), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0,0,255), 5); cv2.putText(frame, "total: " +str(t1+t2), (1600,190), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0,0,255), 5); cv2.putText(frame, "bolipian: "+str(bolipian) , (10,50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0,0,255), 5); cv2.putText(frame, "bang_ye_jiechu: "+str(bang_ye_jiechu) , (10,120), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0,0,255), 5); cv2.putText(frame, "bang_zhi_jiechu: "+str(bang_zhi_jiechu) , (10,190), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0,0,255), 5); cv2.putText(frame, "zhi_ka_bidui: "+str(zhi_ka_bidui) , (10,260), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0,0,255), 5); #显示效果图 cv2.namedWindow("img",0) cv2.resizeWindow("img", 640, 480) cv2.imshow("img",frame) else: break if cv2.waitKey(1) == 27: cv2.destroyAllWindows()