Opencv houghCircles 未检测到图像中的所有圆圈答案

【问题标题】：Opencv houghCircles not detecting all circles in imageOpencv houghCircles 未检测到图像中的所有圆圈
【发布时间】：2020-09-05 18:57:09
【问题描述】：

我有这张图片：

而且，我想检测其中的所有圆圈，我正在使用this 教程。

代码如下：

import argparse
import cv2 as cv
import numpy as np
# construct the argument parser and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required = True, help = "Path to the image")
args = vars(ap.parse_args())
# load the image, clone it for output, and then convert it to grayscale
image = cv.imread(args["image"])

output = image.copy()
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# detect circles in the image
circles = cv.HoughCircles(gray,cv.HOUGH_GRADIENT, 1.2, 75)

# ensure at least some circles were found
if circles is not None:
    # convert the (x, y) coordinates and radius of the circles to integers
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    # loop over the (x, y) coordinates and radius of the circles
    for (x, y, r) in circles:
        # draw the circle in the output image, then draw a rectangle
        # corresponding to the center of the circle
        cv.circle(output, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)
        cv.rectangle(output, (x - 5, y - 5), (x + 5, y + 5), (0, 128, 255), -1)

    cv.imshow("output", np.hstack([image, output]))
    cv.waitKey(0)

这是运行代码后的输出图像：

结果很奇怪，为什么会这样？如何检测其中的所有圆圈？我应该更改哪些参数来实现它？

使用后：

circles = cv.HoughCircles(gray,cv.HOUGH_GRADIENT, 1.5, 75)

我得到了这个：

【问题讨论】：

circles = cv.HoughCircles(gray,cv.HOUGH_GRADIENT, 1.5, 75) 似乎找到了所有。
我试过了，好像是加了黄色圆圈，但是为什么它在图像的右侧重复图像？你得到的结果和我一样吗？我的意思是它在右侧重复？
那是因为np.hstack([image, output]) 在调用cv.imshow("output", ... 时。替换为cv.imshow("output", output) 仅显示输出帧。
你能告诉我应该如何使用这些参数吗？您怎么能猜到将其更改为 1.5 会使其正常工作？ @Jeppe
我不知道它是如何工作的，这就是为什么我将它添加为评论而不是答案。但是尝试阅读this - 本质上，通过增加dp parameter，我认为我们会降低投票箱的分辨率，从而允许更低的精度或更多的噪音。我认为这里需要这样做，因为黄色、绿色和蓝色圆圈之间的边缘是重叠的。

标签： python opencv hough-transform

【解决方案1】：

cv.imshow("output", np.hstack([image, output])) 因为这个代码..你正在将原始图像和输出图像堆叠在一起np.hstack.

只需打印cv.imshow("output",output).

【讨论】：