OpenCV de détection de cercle

1. Comment détecter les cercles avec OpenCV?
2. Comment identifier un cercle dans une image?
3. Quel algorithme est utilisé pour détecter les cercles?
4. Comment trouvez-vous un cercle à Python?

Comment détecter les cercles avec OpenCV?

HoughCircles fonctionne dans OpenCV pour détecter les cercles en images. Contrairement à la détection de carrés ou de rectangles dans des images, la détection des cercles est beaucoup plus difficile car nous ne pouvons pas répondre à l'approximation du nombre de points dans un contour. Pour nous aider à détecter les cercles en images, OpenCV a fourni le CV2. Fonction HoughCircles.

Comment identifier un cercle dans une image?

Afin de détecter les cercles, ou toute autre forme géométrique, nous devons d'abord détecter les bords des objets présents dans l'image. Les bords d'une image sont les points pour lesquels il y a un changement de couleur nette. Par exemple, le bord d'une boule rouge sur un fond blanc est un cercle.

Quel algorithme est utilisé pour détecter les cercles?

La détection automatique du cercle est un élément important de nombreux algorithmes de traitement d'image. Traditionnellement, la transformée de Hough a été utilisée pour trouver des objets circulaires dans les images, mais des approches plus modernes qui utilisent des techniques d'optimisation heuristique ont été développées.

Comment trouvez-vous un cercle à Python?

Syntaxe. cv2. HoughCircles (image, méthode, dp, Mindist) où l'image est le fichier image converti en méthode d'échelle de gris est l'algorithme utilisé pour détecter les cercles. DP est le rapport inverse de la résolution de l'accumulateur à la résolution d'image.