Python的霍夫圓變換是一種用于檢測和定位圓形物體的計算機視覺算法。霍夫圓變換在圖像處理和機器視覺領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。

使用Python實現(xiàn)霍夫圓變換需要用到OpenCV庫中的HoughCircles()函數(shù)。

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('circles.jpg',0)
img = cv2.medianBlur(img,5)
cimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)
circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,
param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)
circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]:
# draw the outer circle
cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
# draw the center of the circle
cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)
cv2.imshow('detected circles',cimg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在這段代碼中，我們首先導入OpenCV庫和Numpy庫。使用cv2.imread()函數(shù)讀取一張灰度圖像，并使用cv2.medianBlur()對圖像進行中值濾波處理。

接著，我們將灰度圖像轉(zhuǎn)換成BGR圖像，為霍夫圓變換做好準備。

使用cv2.HoughCircles()函數(shù)進行霍夫圓變換，其中參數(shù)分別為：圖像、霍夫圓變換方法、圓心與圓的最小距離、Canny邊緣檢測滯后閾值、霍夫圓變換的兩個閾值、最小半徑和最大半徑。

接著，我們將檢測到的圓心和半徑數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成整型并繪制圓和圓心。

最后，使用cv2.imshow()函數(shù)顯示檢測到的圓和圓心，并使用cv2.waitKey()和cv2.destroyAllWindows()函數(shù)退出程序。