ハフ変換による円検出¶

目的¶

このチュートリアルでは

ハフ変換による円検出の方法を学ぶ．
以下の関数の使い方を学ぶ: cv2.HoughCircles()

理論¶

円を表す式は $(x-x_{center})^2 + (y - y_{center})^2 = r^2$ である．ここで $(x_{center},y_{center})$ は円の中心， $r$ は円の半径を表す．円を表すためにはこの三つのパラメータを使うので次元積算機が必要になるが，これは効率が悪い．そこでOpenCVはエッジの勾配を使う巧妙な方法 Hough Gradient Method を用いている．

ここで円検出に使う関数は cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]]]) である．大量の引数があるが，ドキュメントに詳しく説明されているので，早速コードを見てみることにしよう(コード , 画像)．

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('opencv_logo.png',0)
img = cv2.medianBlur(img,5)
cimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,
                            param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)

circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]:
    # draw the outer circle
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
    # draw the center of the circle
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)

cv2.imshow('detected circles',cimg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

結果は以下のようになる:

補足資料¶

課題¶