本程序是一个最简单的霍夫圆检测函数的使用案例，刚刚学会的用法，发一下，可以参考，参数啥的可根据图片调节。

#pragma once
#include<quickopencv.h>
#include<vector>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include<opencv2/opencv.hpp>
 
using namespace cv;
using namespace std;
  
class QuickDemo {
public:
	void ColorSpace_Demo(Mat &image);
 
 
};
 
void QuickDemo::ColorSpace_Demo(Mat &image)
 
{
	Mat gray, hsv, img3;
	cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
	cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV);
	//H取值0-180表示颜色 S取值0-255表示饱和度 V0-255表示亮度
	namedWindow("huidu", WINDOW_FREERATIO);
	
	imshow("huidu", gray);
 
GaussianBlur(gray, gray, Size(9, 9), 0, 0);//高斯模糊
	medianBlur(gray, gray, 3);//中值滤波
	
 
vector<Vec3f> circles;
HoughCircles(gray, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, 1, 100,100, 0,00 );
 
Canny(gray, img3, 50, 100);//边缘检测
 
for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++)
		  {
		     Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));
		      int radius = cvRound(circles[i][2]);
		       // circle center
			       circle(gray, center, 3, Scalar(60, 30, 60), -1, 5, 0);
		       // circle outline
			       circle(gray, center, radius, Scalar(0, 60, 60), 3, 3, 0);
				   
		   }
namedWindow("Hough Circle Transform Demo", WINDOW_FREERATIO);
	imshow("Hough Circle Transform Demo",gray);
}

主函数调用

int main(int, char **argv)
{
	Mat src = imread("D:/YUAN.jpg");//只能读八位或者小数图像，通道顺序B G R 取值空间为0-255
 
	if (src.empty()) 
	{ 
		cout<<"cant read";
	
	return -1;
	}
	
	QuickDemo qd;
	qd.ColorSpace_Demo(src);
 
 
	waitKey(0);
	
	destroyAllWindows;
	
 
	return 0;
}

运行效果如下

到此这篇关于C++ opencv霍夫圆检测使用案例详解的文章就介绍到这了,更多相关C++ opencv霍夫圆检测使用内容请搜索海外IDC网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持海外IDC网！

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