(转载)找圆算法((HoughCircles)总结与优化
Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法,HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来,各有优势:优势:HoughCircle对噪声点不怎么敏感,并且可以在同一个图中找出多个圆;反观拟合圆算法,单纯的拟合结果容易受噪声点的影响,且不支持一个输入中找多个圆缺点:原始的Hough变换找圆,计算量很大,而且如果对查找圆的半径不加控制,不但运算量巨大,而且精度也不足,在输入噪声点不多的情况下,找圆效果远不如拟合找圆;为了提高找圆精度,相比拟合法,需要提供更多的参数加以控制,参数要求比较严格,且总体稳定性不佳 OpenCV内的HoughCircles对基础的Hough变换找圆做了一定的优化来提高速度,它不再是在参数空间画出一个完整的圆来进行投票,而只是计算轮廓点处的梯度向量,然后根据搜索的半径R在该梯度方向距离轮廓点距离R的两边各投一点,最后根据投票结果图确定圆心位置,其示意图如图1 图1是比较理想的情况,轮廓点1-6的梯度方向都经过了点7,因此都给点7投了一票,点7得分最高,也正是我们所要找的圆心;同时由此可以看出基于参数空间投票法来确定圆心,8-12点就算有投票,但由于...