Python+OpenCV实现图片中圆形的识别(霍夫变换详解)

简介：
本篇文章详细介绍了如何使用Python和OpenCV库通过霍夫变换技术来检测图像中的圆形物体。文中不仅提供了具体的代码示例，还深入解析了霍夫变换的工作原理及其在计算机视觉领域的广泛应用。非常适合对图像处理感兴趣的初学者阅读学习。 在霍夫圆变换中涉及的几个参数包括：dp、minDist以及param1。 - dp 参数用于确定检测到圆心位置的累加器图像分辨率与输入图像之间的比例关系，其值决定了创建一个比原始输入图像更低分辨率的累加器大小。例如，当dp=1时，表示累加器和原图尺寸一致；而若设置为2，则意味着生成的新累加器会是原图的一半宽度和一半高度。 - minDist 参数是指霍夫变换过程中检测到的不同圆心之间的最小距离阈值。如果此参数设定过小，可能会导致相邻的多个圆形被误认为是一个重叠的大圆；反之，若该参数设置过大，则可能导致一些较小或者较远间隔的小圈未能被正确识别出来。 - param1 参数默认为100，具体含义在文档中未明确说明其用途。