python opencv霍夫变换检测圆



是一种计算机视觉算法，用于在图像中检测出

。虽然

库中提供了

函数来实现

，但是你也可以使用其他

图像处理库来实现该算法，例如Pillow、scikit-image等。

以下是使用scikit-image库实现

的示例代码：

 python from skimage.transform import probabilistic_ hough _line from skimage.feature import canny from skimage.io import imread, imshow import matplotlib.pyplot as plt  # 读取灰度图像 image = imread("image.jpg", as_gray=True)  # 边缘检测 edges = canny(image, sigma=2.0, low_threshold=0.55, high_threshold=0.8)  # 霍夫 直线 变换 lines = probabilistic_ hough _line(edges, threshold=30, line_length=5, line_gap=3)  # 绘制 直线 fig, ax = plt.subplots() ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray) for line in lines : p0, p1 = line ax.plot((p0[0], p1[0]), (p0[1], p1[1]), '-r') plt.show() 

在上面的代码中，我们首先使用scikit-image的canny函数进行边缘检测，然后使用probabilistic_

_line函数进行

，最后使用matplotlib绘制检测出的

。

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