这篇文章主要为大家展示了“Java+opencv3.2.0如何实现hough圆检测功能”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Java+opencv3.2.0如何实现hough圆检测功能”这篇文章吧。

创新互联公司主营眉山网站建设的网络公司,主营网站建设方案,重庆APP软件开发,眉山h5成都微信小程序搭建,眉山网站营销推广欢迎眉山等地区企业咨询

hough圆检测和hough线检测的原理近似，对于圆来说，在参数坐标系中表示为C:(x,y,r)。

函数：

Imgproc.HoughCircles(Mat image, Mat circles, int method, double dp, double minDist, double param1, double param2, int minRadius, int maxRadius)

参数说明：

image：源图像
circles：检测到的圆的输出矢量(x,y,r)
method：使用的检测方法，目前只有一种Imgproc.HOUGH_GRADIENT
dp：检测圆心的累加器图像与源图像之间的比值倒数
minDist：检测到的圆的圆心之间的最小距离
param1：method设置的检测方法对应参数，针对HOUGH_GRADIENT，表示边缘检测算子的高阈值（低阈值是高阈值的一半），默认值100
param2：method设置的检测方法对应参数，针对HOUGH_GRADIENT，表示累加器的阈值。值越小，检测到的无关的圆
minRadius：圆半径的最小半径，默认为0
maxRadius：圆半径的最大半径，默认为0（若minRadius和maxRadius都默认为0，则HoughCircles函数会自动计算半径）

示例代码：

public static void main(String[] args)
  {
    System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    Mat src = Imgcodecs.imread("F:\\websbook_com_1589226.jpg");

    Mat dst = src.clone();
    Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

    Mat circles = new Mat();
    Imgproc.HoughCircles(dst, circles, Imgproc.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, 440, 50, 0, 345);
    // Imgproc.HoughCircles(dst, circles, Imgproc.HOUGH_GRADIENT, 1, 100,
    // 440, 50, 0, 0);
    for (int i = 0; i < circles.cols(); i++)
    {
      double[] vCircle = circles.get(0, i);

      Point center = new Point(vCircle[0], vCircle[1]);
      int radius = (int) Math.round(vCircle[2]);

      // circle center
      Imgproc.circle(src, center, 3, new Scalar(0, 255, 0), -1, 8, 0);
      // circle outline
      Imgproc.circle(src, center, radius, new Scalar(0, 0, 255), 3, 8, 0);
    }

    Imgcodecs.imwrite("F:\\dst2.jpg", src);
  }

源图像：

输出图像：

以上是“Java+opencv3.2.0如何实现hough圆检测功能”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

网页标题：Java+opencv3.2.0如何实现hough圆检测功能
文章出自：http://csdahua.cn/article/jciopg.html