如何使用 Python OpenCV 优化圆检测？

我看过几页关于在 python 中使用 opencv 优化圆检测的页面。所有这些似乎都针对特定图片的具体情况。 cv2.HoughCircles 的每个参数的起点是什么？由于我不确定推荐值是什么，因此我尝试循环范围，但这并没有产生任何有希望的结果。为什么我无法检测到该图像中的任何圆圈？

import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('IMG_stack.png')
output = image.copy()
height, width = image.shape[:2]
maxWidth = int(width/10)
minWidth = int(width/20)

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.2, 20,param1=50,param2=50,minRadius=minWidth,maxRadius=maxWidth)


if circles is not None:
    # convert the (x, y) coordinates and radius of the circles to integers
    circlesRound = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    # loop over the (x, y) coordinates and radius of the circles
    for (x, y, r) in circlesRound:
        cv2.circle(output, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)
    cv2.imwrite(filename = 'test.circleDraw.png', img = output)
    cv2.imwrite(filename = 'test.circleDrawGray.png', img = gray)
else:
    print ('No circles found')

这应该是一个直接的圆检测，但检测到的所有圆都不是很接近。

您应该注意的主要参数是minDist, minRadius and maxRadius.

首先分析半径：您有一个宽 12 个圆、高 8 个圆的图像，这给您的直径大约为width/12对于每个圆，或半径(width/12)/2。您使用的约束允许算法检测比所需更大或更小的圆圈，因此您应该使用更适合您的图像的参数化。在这种情况下，我使用了间隔[0.9 * radius, 1.1 * radius].

由于没有重叠，你可以说两个圆之间的距离至少是直径，所以minDist可以设置为类似的东西2*minRadius.

这个实现与你的基本相同，只是更新了这 3 个参数：

%matplotlib inline
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

image = cv2.imread('data/balls.jpg')
output = image.copy()
height, width = image.shape[:2]
maxRadius = int(1.1*(width/12)/2)
minRadius = int(0.9*(width/12)/2)

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
circles = cv2.HoughCircles(image=gray, 
                           method=cv2.HOUGH_GRADIENT, 
                           dp=1.2, 
                           minDist=2*minRadius,
                           param1=50,
                           param2=50,
                           minRadius=minRadius,
                           maxRadius=maxRadius                           
                          )

if circles is not None:
    # convert the (x, y) coordinates and radius of the circles to integers
    circlesRound = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    # loop over the (x, y) coordinates and radius of the circles
    for (x, y, r) in circlesRound:
        cv2.circle(output, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)

    plt.imshow(output)
else:
    print ('No circles found')

结果是：