OpenCVを使ったハフ変換¶ 上での述べたアルゴリズムはOpenCVの cv2HoughLines(image, rho, theta, threshold, lines, srn, stn, min_theta, max_theta) 関数で実装されている．戻り値は の配列である． は画素単位で計測され， はradian単位で計算される．第1引数Imageは入力画像で，2値画像でなければならない ハフ変換は画像の中にある直線形状や円形状を検出する際に用いられる手法の一つ。opencvではHoughLinesという関数が用意されており、これを使うことで検出が容易となる(計算付加は指定するパラメータの精度により異なる)。 HoughLines(image, lines, rho, theta, threshold, srn, stn) 項目 内容; 円形の検出処理の勉強 結果 OpenCVのハフ変換で円検出した。 左が元画像、左が検出結果をオーバレイした画像 プログラム # 19_CircleDetection_001py # python 381 # coding utf8 # import cv2 import numpy as np from matplotlib import pylab as plt img = cv2imread('19_test2jpg') output = imgcopy() #Prep the detection circles gray = cv2cvtColor(img
Opencvで円検出をハフ変換により行う Houghcircles ジコログ
