Python手动实现Hough圆变换的示例代码怎么写

今天给大家介绍一下python手动实现Hough圆变换的示例代码怎么写。文章的内容小编觉得不错，现在给大家分享一下，觉得有需要的朋友可以了解一下，希望对大家有所帮助，下面跟着小编的思路一起来阅读吧。

Hough圆变换的原理很多博客都已经说得非常清楚了，但是手动实现的比较少，所以本文直接贴上手动实现的代码。

这里使用的图片是一堆硬币：

 首先利用通过计算梯度来寻找边缘，代码如下：

def detect_edges(image):    h = image.shape[0]    w = image.shape[1]    sobeling = np.zeros((h, w), np.float64)    sobelx = [[-3, 0, 3],              [-10, 0, 10],              [-3, 0, 3]]    sobelx = np.array(sobelx)     sobely = [[-3, -10, -3],              [0, 0, 0],              [3, 10, 3]]    sobely = np.array(sobely)    gx = 0    gy = 0    testi = 0    for i in range(1, h - 1):        for j in range(1, w - 1):            edgex = 0            edgey = 0            for k in range(-1, 2):                for l in range(-1, 2):                    edgex += image[k + i, l + j] * sobelx[1 + k, 1 + l]                    edgey += image[k + i, l + j] * sobely[1 + k, 1 + l]            gx = abs(edgex)            gy = abs(edgey)            sobeling[i, j] = gx + gy            # if you want to imshow ,run codes below first            # if sobeling[i,j]>255:            #  sobeling[i, j]=255            # sobeling[i, j] = sobeling[i,j]/255    return sobeling

需要注意的是，这里使用的kernel内的数值比较大，所以得到了结果图中的某些位置的数值超过255，但并不影响显示，但如果想通过cv2.imshow来显示，就需要将超过255的地方设为255即可（已经在代码中用注释标出），结果如下：

接下来就是要进行Hough圆变换，先看代码：

def hough_circles(edge_image, edge_thresh, radius_values):    h = edge_image.shape[0]    w = edge_image.shape[1]    # print(h,w)    edgimg = np.zeros((h, w), np.int64)    for i in range(h):        for j in range(w):            if edge_image[i][j] > edge_thresh:                edgimg[i][j] = 255            else:                edgimg[i][j] = 0     accum_array = np.zeros((len(radius_values), h, w))    # return edgimg , []    for i in range(h):        print('Hough TransfORM进度：', i, '/', h)        for j in range(w):            if edgimg[i][j] != 0:                for r in range(len(radius_values)):                    rr = radius_values[r]                    hdown = max(0, i - rr)                    for a in range(hdown, i):                        b = round(j+math.sqrt(rr*rr - (a - i) * (a - i)))                        if b>=0 and b<=w-1:                            accum_array[r][a][b] += 1                            if 2 * i - a >= 0 and 2 * i - a <= h - 1:                                accum_array[r][2 * i - a][b] += 1                        if 2 * j - b >= 0 and 2 * j - b <= w - 1:                            accum_array[r][a][2 * j - b] += 1                        if 2 * i - a >= 0 and 2 * i - a <= h - 1 and 2 * j - b >= 0 and 2 * j - b <= w - 1:                            accum_array[r][2 * i - a][2 * j - b] += 1     return edgimg, accum_array

其中输入是我们之前得到的边缘图，以及确定强边缘的阈值，以及一个包含着我们估计的半径的数组；返回值是强边缘图以及参数域矩阵。代码中首先遍历边缘图，通过阈值留下那些较强的位置，这里的阈值需要自己根据自己的输入图进行调节。接着就是进行Hough变换，这里的候选半径集合需要根据自己的输入图进行调节。在绘制参数域的过程中，只遍历了所需正方形区域（大小为 r*r）的 1/4，这是因为在坐出参数域上的一个点之后，由于圆的对称性，就可以找到与之对称的另外三个点，无需额外进行遍历。

最后一步就是从参数域矩阵中提取出结果圆，代码如下，其中筛选阈值需要根据你的输入图像自己调节：

def find_circles(image, accum_array, radius_values, hough_thresh):    returnlist = []    hlist = []    wlist = []    rlist = []    returnimg = deepcopy(image)    for r in range(accum_array.shape[0]):        print('Find Circles 进度：', r, '/', accum_array.shape[0])        for h in range(accum_array.shape[1]):            for w in range(accum_array.shape[2]):                if accum_array[r][h][w] > hough_thresh:                     tmp = 0                    for i in range(len(hlist)):                        if abs(w-wlist[i])<10 and abs(h-hlist[i])<10:                            tmp = 1                            break                     if tmp == 0:                        #print(accum_array[r][h][w])                        rr = radius_values[r]                        flag = '(h,w,r)is:(' + str(h) + ',' + str(w) + ',' + str(rr) + ')'                        returnlist.append(flag)                        hlist.append(h)                        wlist.append(w)                        rlist.append(rr)     print('圆的数量:', len(hlist))     for i in range(len(hlist)):        center = (wlist[i], hlist[i])        rr = rlist[i]         color = (0, 255, 0)        thickness = 2        cv2.circle(returnimg, center, rr, color, thickness)     return returnlist, returnimg

注意一下在这一步中需要将那些圆心相近的圆剔除掉，只保留一个结果。

接着是main函数，这没啥好说的：

def main(argv):    img_name = argv[0]     img = cv2.imread('data/' + img_name + '.png', cv2.IMREAD_COLOR)    # print(img.shape[0], img.shape[1])    gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)     # print(gray_image.shape[0], gray_image.shape[1])    img1 = detect_edges(gray_image)    cv2.imwrite('output/' + img_name + "_after_find_detect.png", img1)     thresh = 1500    # 需要注意的是，在img1中有些地方的像素值是高于255的，这是由于之前的kernel内的数更大    # 但这并不影响图像的显示    # 因此这里的thresh要大于255    radius_values = []    for i in range(10):        radius_values.append(20 + i)     edgeimg, accum_array = hough_circles(img1, thresh, radius_values)    cv2.imwrite('output/' + img_name + "_after_binary.png", edgeimg)    # Findcircle    hough_thresh = 70    resultlist, resultimg = find_circles(img, accum_array, radius_values, hough_thresh)     print(resultlist)    cv2.imwrite('output/' + img_name + "_circles.png", resultimg)  if __name__ == '__main__':    sys.argv.append("coins")    main(sys.argv[1:])    # TODO

下面是我的运行结果：

Python是什么意思

Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。

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