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에서 출발하는 가장 원을 찾을 수 있습니다.내가 파이썬의</p> <pre><code>cv2.HoughCircles </code></pre> <p>기능을 사용하고 어떻게 cv2.HoughCircles
는이 같은 이미지의 원을 찾으려면 :이 이미지에서
큰 원과 많은 작은 원이 있습니다. 나는 가장 큰 것을 원한다.
이미지 사이즈를 280x300 픽셀을 갖지만, I는 함수의 인자로 설정하면 minRadius = 90 maxRadius은 = 150
circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.cv.CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 30,
> param1=20,
> param2=10,
> minRadius=80,
> maxRadius=150)
print (circles)
I는 다음과 같이 출력 발견 :
[[[ 149.5 125.5 141.63510132]
[ 141.5 155.5 112.5544281 ]
[ 173.5 144.5 103.35617828]
[ 115.5 134.5 98.32852936]
[ 173.5 105.5 87.82083893]
[ 174.5 176.5 85.20856476]
[ 130.5 99.5 83.69289398]
[ 105.5 165.5 81.62413788]
[ 141.5 187.5 80.62567902]
[ 75.5 134.5 104.03124237]]]
그래서, I 생각을 이러한 모든 서클이 가능하지만 아마도 이러한 결과 중 하나가 다른 것보다 가장 좋습니다. 어떻게 찾을 수 있습니까?
문서에서 : _ "더 큰 누적 기 값에 해당하는 원이 먼저 반환됩니다."_. 따라서 호프의 "감각"에서 가장 좋은 것은 첫 번째 경우 – Miki
입니다. 감지 된 원을 처리하려면 원점에서 모서리까지의 최대 거리 또는 평균 거리를 찾기 위해 모따기 또는 유사한 방법을 사용할 수 있습니다. – Micka