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霍夫变换

 在计算机视觉中，圆形检测是一个常见且有用的任务，特别是在物体识别、图像分析和图形处理等领域。OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库，它提供了许多工具来实现不同的图像处理功能，其中包括圆形检测。本文将介绍如何使用 OpenCV 和 C# 实现圆形检测，探讨如何使用霍夫变换 (Hough Transform) 来检测图像中的圆形。
圆形检测的原理
 圆形检测的核心算法是 霍夫变换 (Hough Transform)，它可以有效地在图像中检测出具有特定几何形状的物体。对于圆形，霍夫变换通过投票方式找到所有符合圆形方程的参数。具体来说，霍夫变换的基本思路是：

• 每个图像中的边缘点在累加器中投票形成一组圆的候选参数。
• 累加器中每个点的值表示该位置的圆心（(x, y)）以及半径（r）的可能性。
• 然后，程序通过阈值化和圆心候选的聚集情况来确定最终的圆。

使用 OpenCV 和 C# 实现圆形检测

 OpenCV 提供了一个名为 HoughCircles 的函数，可以轻松地实现圆形检测。这个函数通过霍夫变换来检测图像中的圆。我们将用 C# 来调用 OpenCV 函数，下面是一个完整的实现过程。
1.安装OPenCVSharp库
 它是 OpenCV 的 C# 封装。你可以通过 NuGet 包管理器来安装：

Install-Package OpenCvSharp4

或者在项目上右键->管理NuGet程序包->搜索OPenCVSharp

2.代码实现

using OpenCvSharp;class Program
{static void Main(){// 加载图像Mat src = Cv2.ImRead("图像路径", ImreadModes.Color);Mat src = Cv2.ImRead(imagePath, ImreadModes.Color);// 转为灰度图像Mat gray = new Mat();Cv2.CvtColor(src, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);// 高斯模糊，去噪Cv2.GaussianBlur(gray, gray, new OpenCvSharp.Size(9, 9), 2, 2);// 使用霍夫变换检测圆CircleSegment[] circles = Cv2.HoughCircles(gray,              // 输入图像（灰度图像）HoughModes.Gradient, // 霍夫变换方法dp: 1.0,            // dp：图像分辨率与累加器分辨率的反比minDist: 20,        // 圆心之间的最小距离param1: 50,         // Canny边缘检测的高阈值param2: 30,         // 圆心检测的阈值minRadius: 0,       // 最小圆半径maxRadius: 50      // 最大圆半径
);// 绘制检测到的圆foreach (var circle in circles){// 将圆心从 Point2f 转换为 Point (整数)var center = new OpenCvSharp.Point((int)circle.Center.X, (int)circle.Center.Y);// 圆的半径是整数int radius = (int)circle.Radius;// 绘制圆Cv2.Circle(src, center, radius, new Scalar(0, 0, 255), 2);// 绘制圆心（使用一个小圆表示）Cv2.Circle(src, center, 3, new Scalar(0, 255, 0), -1); // -1 表示填充}// 显示结果Cv2.ImShow("Detected Circles", src);Cv2.WaitKey();//将处理的好的图像渲染到pictureBox控件(需要装成Bitmap数据)//cvPicture.Image = MatToBitmap(src);}
}
private System.Drawing.Bitmap MatToBitmap(Mat mat)
{// 创建字节数组来接收编码的图像数据byte[] byteArray;// 使用 ImEncode 将 Mat 编码为指定格式（如 .bmp）if (Cv2.ImEncode(".bmp", mat, out byteArray)){// 将字节数组转换为 Bitmapusing (MemoryStream ms = new MemoryStream(byteArray)){return new Bitmap(ms);  // 通过 MemoryStream 创建 Bitmap 对象}}else{throw new Exception("图像编码失败！");}
}

显示在pictureBox中的效果,空心圆和实心圆都能识别.