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- Comment puis-je identifier un cercle dans une image?
- Comment détecter le cercle dans l'image Python?
- Quel algorithme est utilisé pour détecter les cercles?
- Comment détecter les cercles à l'aide d'OpenCV?
Comment puis-je 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.
Comment détecter le cercle dans l'image Python?
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. Mindist est la distance minimale entre les coordonnées centrales des cercles détectés.
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 détecter les cercles à l'aide d'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.
