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?
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?
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。
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