Wykrywanie koła OpenCV

1. Jak wykryć koła za pomocą openCV?
2. Jak zidentyfikować koło na obrazie?
3. Jaki algorytm służy do wykrywania kółek?
4. Jak znaleźć koło w Pythonie?

Jak wykryć koła za pomocą openCV?

Houghcircles funkcjonuje w OpenCV w celu wykrywania kręgów na obrazach. W przeciwieństwie do wykrywania kwadratów lub prostokątów na obrazach, wykrywanie kół jest znacznie trudniejsze, ponieważ nie możemy odpowiedzieć na przybliżenie liczby punktów w konturu. Aby pomóc nam wykryć kręgi na zdjęciach, OpenCV dostarczył CV2. Funkcja Houghcircles.

Jak zidentyfikować koło na obrazie?

Aby wykryć koła lub jakikolwiek inny kształt geometryczny, najpierw musimy wykryć krawędzie obiektów obecnych na obrazie. Krawędzie na obrazie to punkty, dla których istnieje ostra zmiana koloru. Na przykład krawędź czerwonej kulki na białym tle jest okrąg.

Jaki algorytm służy do wykrywania kółek?

Automatyczne wykrywanie koła jest ważnym elementem wielu algorytmów przetwarzania obrazu. Tradycyjnie Hough Transform był używany do znalezienia okrągłych obiektów na obrazach, ale opracowano bardziej nowoczesne podejścia, które wykorzystują techniki optymalizacji heurystycznej.

Jak znaleźć koło w Pythonie?

Składnia. CV2. HoughCircles (obraz, metoda, dp, umysł), w którym obraz jest plik obrazu przekonwertowany na metodę Skali Gray, jest algorytmem stosowanym do detkowości kółek. DP jest odwrotnym stosunkiem rozdzielczości akumulatora do rozdzielczości obrazu.