代码求助

Jame-G

有哪位大神会霍夫变换算法拟合圆吗？求代码

FishC

霍夫变换是一种常用的特征检测技术，可以用于检测图像中的圆。下面是一个使用Python和OpenCV库实现霍夫变换检测圆的示例代码：

1. import cv2
   
2. import numpy as np
   
3. 
   
4. # 读取图像
   
5. image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
   
6. # 转换为灰度图像
   
7. gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   
8. # 使用高斯模糊减少噪声
   
9. gray = cv2.GaussianBlur(gray, (9, 9), 2)
   
10. 
    
11. # 霍夫圆检测
    
12. circles = cv2.HoughCircles(
    
13.     gray,
    
14.     cv2.HOUGH_GRADIENT,
    
15.     dp=1,
    
16.     minDist=20,
    
17.     param1=50,
    
18.     param2=30,
    
19.     minRadius=0,
    
20.     maxRadius=0
    
21. )
    
22. 
    
23. # 确保至少检测到一个圆
    
24. if circles is not None:
    
25.     # 将circles转换为整数
    
26.     circles = np.uint16(np.around(circles))
    
27.     for i in circles[0, :]:
    
28.         # 绘制圆的外圆
    
29.         cv2.circle(image, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)
    
30.         # 绘制圆心
    
31.         cv2.circle(image, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)
    
32. 
    
33. # 显示结果图像
    
34. cv2.imshow('Detected Circles', image)
    
35. cv2.waitKey(0)
    
36. cv2.destroyAllWindows()

复制代码

在这段代码中，`HoughCircles`函数用于检测圆。参数说明：

- `dp`: 累加器分辨率与图像分辨率的反比。
- `minDist`: 两个圆之间的最小距离。
- `param1`: Canny边缘检测器的高阈值。
- `param2`: 累加器阈值，它越大检测到的圆越完美。
- `minRadius` 和 `maxRadius`: 圆半径的范围。

要运行此代码，请确保安装了OpenCV库，并将图像路径替换为你要检测的图像路径。如果有其他问题，请随时问！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

ydwb

import cv2
import numpy as np

# 读取名称为 10070.jpg的图片
org = cv2.imread("10070.jpg",1)
img = cv2.imread("10070.jpg",1)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 提取圆形
circles = cv2.HoughCircles(gray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,\
           param1=100,param2=20,minRadius=3,maxRadius=40)

circles = np.uint16(np.around(circles))
circle_count = 0
for i in circles[0,:]:
    cv2.circle(img,(int(i[0]),int(i[1])),int(i[2]),(0,0,255),-1)
    circle_count += 1
print(circle_count)
# 显示原图和处理后的图像
cv2.imshow("org",org)
cv2.imshow("processed",img)
cv2.waitKey(0)

Jame-G

FishC 发表于 2024-12-11 21:37
霍夫变换是一种常用的特征检测技术，可以用于检测图像中的圆。下面是一个使用Python和OpenCV库实现霍夫变换 ...

你好，有没有可以检测点云的，二维的点，通过这个算法拟合出圆的半径。

FishC

Jame-G 发表于 2024-12-11 22:28
你好，有没有可以检测点云的，二维的点，通过这个算法 ...

当然可以，霍夫变换不仅可以用于图像处理中的圆检测，还可以用于从二维点云数据拟合圆。以下是一个简单的示例代码，用于拟合给定的二维点集的圆：

1. import numpy as np
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   
3. from scipy.optimize import leastsq
   
4. 
   
5. # 定义误差函数
   
6. def calc_R(xc, yc):
   
7.     """计算距圆心(xc, yc)的距离"""
   
8.     return np.sqrt((x - xc) ** 2 + (y - yc) ** 2)
   
9. 
   
10. def f_2(beta):
    
11.     """计算所有点的误差"""
    
12.     return calc_R(*beta) - calc_R(*beta).mean()
    
13. 
    
14. # 二维点数据
    
15. points = np.array([
    
16.     (1, 7),
    
17.     (2, 6),
    
18.     (3, 5),
    
19.     (4, 4),
    
20.     (5, 3),
    
21.     # 添加更多点
    
22. ])
    
23. 
    
24. # 将点拆分为 x 和 y 坐标
    
25. x, y = points[:, 0], points[:, 1]
    
26. 
    
27. # 初始猜测为质心
    
28. x_m, y_m = np.mean(x), np.mean(y)
    
29. 
    
30. # 拟合圆
    
31. center_estimate = x_m, y_m
    
32. center, ier = leastsq(f_2, center_estimate)
    
33. 
    
34. # 计算半径
    
35. xc, yc = center
    
36. radii = calc_R(xc, yc)
    
37. radius = radii.mean()
    
38. 
    
39. print(f'拟合圆的圆心: ({xc}, {yc})')
    
40. print(f'拟合圆的半径: {radius}')
    
41. 
    
42. # 绘图
    
43. fig, ax = plt.subplots()
    
44. circle_fit = plt.Circle(center, radius, color='b', fill=False, linestyle='--')
    
45. ax.add_artist(circle_fit)
    
46. ax.scatter(points[:, 0], points[:, 1], color='r', label='点云')
    
47. ax.set_aspect('equal', 'datalim')
    
48. plt.plot(xc, yc, 'go', label='圆心')
    
49. plt.legend()
    
50. plt.xlabel('X')
    
51. plt.ylabel('Y')
    
52. plt.title('圆拟合')
    
53. plt.grid(True)
    
54. plt.show()

复制代码

这里，我们使用了`scipy.optimize.leastsq`来最小化误差函数，从而找到最佳拟合圆。此代码假定给定的点云在`points`数组中。请根据您的需求调整这些值。希望这对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时告诉我。

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Jame-G

FishC 发表于 2024-12-11 22:33
当然可以，霍夫变换不仅可以用于图像处理中的圆检测，还可以用于从二维点云数据拟合圆。以下是一个简单 ...

回复真的快啊，太棒了，就是有霍夫变换算法来拟合的嘛，不是用最小二乘

FishC

Jame-G 发表于 2024-12-11 22:58
回复真的快啊，太棒了，就是有霍夫变换算法来拟合的嘛 ...

霍夫变换可以用于拟合圆，但在处理点云时，通常会在二值化图像上使用霍夫变换来检测圆。这并不直接应用于未经过滤的点云数据。然而，通过将点云数据转换为适合霍夫变换的格式，我们可以间接应用此算法。

下面是一个适用于二维离散点（点云）的基本概念，使用OpenCV中的霍夫变换来检测圆。如果已经有了二值化后的图像，你可以用如下步骤：

1. 将点云数据映射到一个二值图像。
2. 使用OpenCV提供的`HoughCircles`函数来检测圆。

具体代码示例：

1. import cv2
   
2. import numpy as np
   
3. 
   
4. # 创建一个空白的黑色图像
   
5. image_size = (500, 500)
   
6. image = np.zeros(image_size, dtype=np.uint8)
   
7. 
   
8. # 假设这些是我们点云的二维坐标
   
9. points = np.array([(x_1, y_1), (x_2, y_2), ...])
   
10. 
    
11. # 将点绘制到图像上
    
12. for (x, y) in points:
    
13.     cv2.circle(image, (x, y), 1, (255, 255, 255), -1)
    
14. 
    
15. # 使用霍夫变换检测圆
    
16. circles = cv2.HoughCircles(
    
17.     image,
    
18.     cv2.HOUGH_GRADIENT,
    
19.     dp=1,
    
20.     minDist=20,
    
21.     param1=100,
    
22.     param2=30,
    
23.     minRadius=0,
    
24.     maxRadius=0
    
25. )
    
26. 
    
27. # 确保检测到了圆
    
28. if circles is not None:
    
29.     circles = np.uint16(np.around(circles))
    
30.     for i in circles[0, :]:
    
31.         center = (i[0], i[1])  # 圆心
    
32.         radius = i[2]  # 半径
    
33.         print(f'圆心: {center}, 半径: {radius}')
    
34. 
    
35.         # 画出圆
    
36.         cv2.circle(image, center, radius, (255, 255, 255), 1)
    
37. 
    
38. # 显示检测结果
    
39. cv2.imshow('Detected Circles', image)
    
40. cv2.waitKey(0)
    
41. cv2.destroyAllWindows()

复制代码

请根据您的具体点云数据调整代码中的参数及点绘制方法。如果有进一步的问题或需要帮助，请随时告诉我！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。