在極坐標中，圓的表示方式為：

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x=x0+rcosθ

y=y0+rsinθ

圓心為(x0,y0),r為半徑，θ為旋轉度數(shù)，值范圍為0-359

如果給定圓心點和半徑，則其它點是否在圓上，我們就能檢測出來了。在圖像中，我們將每個非0像素點作為圓心點，以一定的半徑進行檢測，如果有一個點在圓上，我們就對這個圓心累加一次。如果檢測到一個圓，那么這個圓心點就累加到大，成為峰值。因此，在檢測結果中，一個峰值點，就對應一個圓心點。

霍夫圓檢測的函數(shù)：

skimage.transform.hough_circle(image, radius)

radius是一個數(shù)組，表示半徑的集合，如[3，4，5，6]

返回一個3維的數(shù)組（radius index, M, N), 第一維表示半徑的索引，后面兩維表示圖像的尺寸。

例1：繪制兩個圓形，用霍夫圓變換將它們檢測出來。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import draw,transform,feature

img = np.zeros((250, 250,3), dtype=np.uint8)
rr, cc = draw.circle_perimeter(60, 60, 50) #以半徑50畫一個圓
rr1, cc1 = draw.circle_perimeter(150, 150, 60) #以半徑60畫一個圓
img[cc, rr,:] =255
img[cc1, rr1,:] =255

fig, (ax0,ax1) = plt.subplots(1,2, figsize=(8, 5))

ax0.imshow(img) #顯示原圖
ax0.set_title('origin image')

hough_radii = np.arange(50, 80, 5) #半徑范圍
hough_res =transform.hough_circle(img[:,:,0], hough_radii) #圓變換 

centers = [] #保存所有圓心點坐標
accums = [] #累積值
radii = [] #半徑

for radius, h in zip(hough_radii, hough_res):
 #每一個半徑值，取出其中兩個圓
 num_peaks = 2
 peaks =feature.peak_local_max(h, num_peaks=num_peaks) #取出峰值
 centers.extend(peaks)
 accums.extend(h[peaks[:, 0], peaks[:, 1]])
 radii.extend([radius] * num_peaks)

#畫出最接近的圓
image =np.copy(img)
for idx in np.argsort(accums)[::-1][:2]:
 center_x, center_y = centers[idx]
 radius = radii[idx]
 cx, cy =draw.circle_perimeter(center_y, center_x, radius)
 image[cy, cx] =(255,0,0)

ax1.imshow(image)
ax1.set_title('detected image')

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標題名稱：Python實現(xiàn)霍夫圓和橢圓變換代碼詳解-創(chuàng)新互聯(lián)
轉載注明：http://weahome.cn/article/dhsosj.html