🔎 Как найти круг на изображении с помощью Python

Чтобы найти круг на изображении в Python, вы можете использовать модуль OpenCV. Вот пример кода:

import cv2
import numpy as np

# Чтение изображения
image = cv2.imread("имя_файла.jpg")

# Преобразование в оттенки серого
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Применение размытия для сглаживания
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# Применение алгоритма Хафа для поиска кругов
circles = cv2.HoughCircles(blurred, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20,
                           param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# Убедитесь, что найдены круги
if circles is not None:
    # Округление и преобразование координат и радиуса в целые числа
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")

    # Перебор найденных кругов
    for (x, y, r) in circles:
        # Рисование окружности и центра на изображении
        cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)
        cv2.rectangle(image, (x - 5, y - 5), (x + 5, y + 5), (0, 128, 255), -1)

# Вывод изображения с обнаруженными кругами
cv2.imshow("Найденные круги", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
    

Вы можете сохранить этот код в файле с расширением .py, заменить "имя_файла.jpg" на имя вашего изображения и запустить его с помощью Python.

Как найти круг на изображении с помощью Python

Задача по поиску кругов на изображении является важной для множества приложений в области компьютерного зрения и обработки изображений. В этой статье мы рассмотрим, как использовать Python и его библиотеки для обнаружения кругов на изображении.

1. Установка необходимых библиотек

Перед тем как мы начнем, вам нужно установить необходимые библиотеки. Для работы с изображениями мы будем использовать библиотеку OpenCV, которая предоставляет широкий спектр функций для компьютерного зрения.

        pip install opencv-python
    

2. Загрузка и предобработка изображения

Прежде чем мы сможем обнаруживать круги на изображении, нам необходимо загрузить и предобработать изображение. Для этого мы будем использовать библиотеку OpenCV.

        import cv2
        import numpy as np
        
        # Загрузка изображения
        image = cv2.imread('image.jpg')
        
        # Преобразование изображения в градации серого
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    

3. Обнаружение кругов на изображении

Для обнаружения кругов на изображении воспользуемся преобразованием Хафа, доступным в библиотеке OpenCV.

        # Применение преобразования Хафа для обнаружения кругов
        circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=20,
                                   param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
        
        # Проверка наличия кругов
        if circles is not None:
            # Преобразование координат и радиусов в целочисленные значения
            circles = np.round(circles[0, :]).astype(int)
            
            # Рисование обнаруженных кругов на изображении
            for (x, y, r) in circles:
                cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)
            
            # Вывод обработанного изображения с обнаруженными кругами
            cv2.imshow("Detected Circles", image)
            cv2.waitKey(0)
            cv2.destroyAllWindows()
        else:
            print("Круги не обнаружены на изображении.")
    

4. Параметры преобразования Хафа

Параметры преобразования Хафа играют важную роль в обнаружении кругов на изображении. Некоторые из наиболее важных параметров:

• dp: Разрешение преобразования Хафа (обычно 1).
• minDist: Минимальное расстояние между центрами обнаруженных кругов.
• param1: Первый параметр обнаружения кругов.
• param2: Второй параметр обнаружения кругов.
• minRadius: Минимальный радиус обнаруженных кругов.
• maxRadius: Максимальный радиус обнаруженных кругов.

Экспериментируйте с этими параметрами, чтобы достичь наилучших результатов в обнаружении кругов на вашем изображении.

5. Заключение

Мы рассмотрели, как использовать Python и библиотеку OpenCV для обнаружения кругов на изображении. Начиная с установки необходимых библиотек, мы загрузили и предобработали изображение, применили преобразование Хафа для обнаружения кругов и обработали результаты. Не забывайте экспериментировать с параметрами, чтобы достичь наилучших результатов в работе с вашими изображениями.