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プログラムでは、次のようなキャニーフィルターを使用します。

circles = cv2.HoughCircles(cannyresult,cv2.cv.CV_HOUGH_GRADIENT,1,10)
    if circles is None:
        print'no '

次に、端末が印刷noされます。これは、結果が返されないことを意味cannyresultし、円がたくさんある画像です。誰かがこれについて私を助けてくれますか?

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2 に答える 2

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それはすべてパラメータに関するものであり、常にそうです。HoughCirclesで使用されるパラメータは、基本的な役割を果たします。

もっとお役に立てればと思いますが、入力画像がないと手で作業できません。私があなたと共有した最後のリファレンスは、実際のソースコードを使用した他の回答へのリンクを提供します。これは、関数パラメーターが機能するまで微調整することの重要性を示しています。

于 2013-03-15T19:28:43.003 に答える
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ドキュメントからの使用法は次のとおりです。

 Python: cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[,
    param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]]]) → circles

どこ

 circles – Output vector of found circles. Each vector is encoded as a
 3-element floating-point vector (x, y, radius)

使用例:

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <math.h>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    Mat img, gray;
    if( argc != 2 && !(img=imread(argv[1], 1)).data)
        return -1;
    cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);
    // smooth it, otherwise a lot of false circles may be detected
    GaussianBlur( gray, gray, Size(9, 9), 2, 2 );
    vector<Vec3f> circles;
    HoughCircles(gray, circles, CV_HOUGH_GRADIENT,
                 2, gray->rows/4, 200, 100 );
    for( size_t i = 0; i < circles.size(); i++ )
    {
         Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));
         int radius = cvRound(circles[i][2]);
         // draw the circle center
         circle( img, center, 3, Scalar(0,255,0), -1, 8, 0 );
         // draw the circle outline
         circle( img, center, radius, Scalar(0,0,255), 3, 8, 0 );
    }
    namedWindow( "circles", 1 );
    imshow( "circles", img );
    return 0;
}

注意すべき重要な点は、代わりに次のことです。

circles = HoughCircles(gray, CV_HOUGH_GRADIENT...

ベクトルを渡す必要があります。

    vector<Vec3f> circles;

    HoughCircles(gray, circles, CV_HOUGH_GRADIENT,
                 2, gray->rows/4, 200, 100 );

これは、よりCスタイルのプログラミングです

于 2013-03-15T17:27:02.493 に答える