检测圆的完美周长答案

【问题标题】：Detect circle with perfect circumference of circle检测圆的完美周长
【发布时间】：2020-01-28 07:38:10
【问题描述】：

需要用 Python 检测完美圆周的圆，也想为将来的目的创建规则

规则

没有任何重叠的圆周。

以下代码尝试检测 Circle，但 Result 正在获取所有在圆周上重叠的 Circle。以下是参考代码。

import cv2 as cv
import numpy as np
import argparse

ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="Path to Image")
args = vars(ap.parse_args())

image = cv.imread(args['image'])
output = image.copy()
img_gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
img_gray = cv.Canny(img_gray,100,200)
img_gray = cv.GaussianBlur(img_gray, (21,21), cv.BORDER_DEFAULT)

circles = cv.HoughCircles(img_gray, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, \
    param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

dectected_circles = np.uint16(np.around(circles)) #round(circles[0:]).astype("int")

for (x, y, r) in dectected_circles[0, : ]:
    cv.circle(output, (x, y), r, (0, 255, 0), 3)
    cv.circle(output, (x, y), 2, (0, 128, 255), 3)

cv.imwrite('result.jpg',output)

【问题讨论】：

嗨，你唯一的问题是右边的圆圈你只想要其中一个？
请不要发送垃圾标签，这与 tensorflow 无关
@H4kor，是的，我想检测不重叠的圆圈

标签： python opencv opencv4

【解决方案1】：

请查看 HoughCircle 的文档，有一个名为 minDist 的参数指定检测到的圆之间的最小距离。如果您知道要检测的圆的直径，无论是通过一些先验知识还是通过使用 HoughCircles 进行第一次传递，您就可以在适当设置 minDist 的情况下进行第二次传递。这应该只为您提供一个重叠圆圈的检测。

另一方面，如果右侧的圆圈根本不应该被检测到，那么我将简单地循环所有检测并丢弃距离小于两个半径之和的那些。

最好的问候

安德烈亚斯

【讨论】：