一副服图像中，最多存在一个圆环，直径在1.5-4.0cm，圆环厚度：0.5-3.0mm，应该用什么算法识别到这个圆环。某些图像没有圆环，输出无就可以了。请帮我用C++实现

<think>嗯，用户需要在一幅图像中检测是否存在一个圆环，也就是同心圆，直径在1.5到4.0厘米之间，环的厚度是0.5到3.0毫米。如果没找到，就输出无。需要用C++实现。那我得想想该用什么算法。 首先，圆环检测的话，通常可能需要先检测边缘，然后找圆。不过这里需要的是同心圆，也就是两个圆，内圆和外圆，而且厚度要符合要求。Hough变换检测圆可能是一个选择，OpenCV里有HoughCircles函数。不过HoughCircles可能对参数敏感，需要调整好参数，比如最小和最大半径，以及其他的参数比如dp、minDist等。 但问题在于，HoughCircles可能只能检测单个圆，而要检测同心圆的话，可能需要先检测多个圆，然后找是否有两个圆中心接近，半径差符合厚度要求的情况。比如，对于每个检测到的圆，检查是否存在另一个圆，中心距离很小，半径差在0.25到1.5cm之间（因为厚度是直径差的一半？或者直径差是厚度乘以2？这里可能需要再仔细算一下。原题中的圆环厚度是0.5-3.0mm，也就是环的宽度，即外圆半径减去内圆半径等于厚度。所以假设直径是D，那么半径是D/2。如果环的厚度是t，那么外圆半径是内圆半径加t。所以直径差是2t。例如，内圆直径1.5cm，厚度0.5mm=0.05cm，那么外圆直径是1.5+0.1=1.6cm？或者可能我搞错了。原题中的厚度应该是指环的径向宽度，也就是外半径减内半径等于厚度。所以如果厚度是t，那么外圆直径是内圆直径加上2t。例如，内直径是D，外直径是D + 2t。所以当厚度在0.5-3.0mm时，外直径和内直径的差应该在1.0-6.0mm之间。而整个外直径的范围是1.5-4.0cm，所以内直径需要满足外直径减去两倍厚度在范围内。例如，假设外直径是4cm，那么内直径是4cm - 2*3mm=4cm -0.6cm=3.4cm，这样内直径也还是可能超过1.5cm的下限。或者可能用户的意思是整个环的外直径在1.5到4.0cm之间，而环的厚度是环本身的宽度。可能需要再仔细确认，但可能用户给出的直径范围是整个环的外直径，或者内直径？或者可能直径指的是环的中线直径？这里可能需要假设直径范围指的是外直径或者内直径中的一个。可能用户的意思是整个圆环的外直径在1.5到4.0cm之间，而环的厚度是0.5到3.0mm。或者可能圆环的直径是指整个环的直径范围，比如最大的外直径是4cm，内直径则可能根据厚度不同而变化。例如，如果环的外直径是4cm，那么内直径是4cm - 2*厚度。例如，当厚度是3mm（0.3cm），则内直径是4 - 0.6=3.4cm。而外直径必须不小于1.5cm，所以内直径可能的最小是，当外直径是1.5cm，厚度最大3mm（0.3cm），则内直径是1.5-0.6=0.9cm，但这可能比用户设定的直径下限还小。所以可能用户的意思是整个环的外直径在1.5到4.0cm之间，而环的厚度是0.5到3.0mm。或者可能直径指的是内直径？这可能会有歧义，需要根据问题再理解。 不管怎样，检测同心圆的思路是，首先检测图像中的所有圆，然后配对，找出中心非常接近的两个圆，且它们的半径差在用户给定的厚度范围内。例如，厚度是0.5到3.0mm，所以半径差是0.25到1.5mm？或者转换为cm的话，0.05cm到0.3cm？因为1cm=10mm，所以0.5mm是0.05cm，3.0mm是0.3cm。所以半径差应该在0.05cm到0.3cm之间。而直径的范围是1.5到4.0cm，所以半径范围是0.75到2.0cm。因此，假设外圆的半径是R，内圆半径是r，那么R - r应该在0.05到0.3cm之间。而外圆的直径是2R，应该在1.5到4.0cm之间，所以R在0.75到2.0cm之间。这时候，内圆r的半径是R - t，其中t是厚度，即t在0.05到0.3cm之间。所以内圆的半径r应该在0.75 - 0.3=0.45cm到2.0 -0.05=1.95cm之间。这可能会有问题，比如当R是0.75cm时，r=0.75 - t，如果t是0.3cm，则r=0.45cm，这时候内圆半径可能过小，导致直径是0.9cm，这比用户设定的最小直径1.5cm小。这说明可能我的理解有问题。可能用户的意思是整个圆环的外直径和内直径的差是厚度，也就是外直径是内直径加上两倍的厚度？比如，环的厚度是径向的宽度，即外半径减内半径等于厚度，所以外直径是内直径 + 2*厚度。例如，内直径是D，外直径是D + 2t。此时，外直径的范围是1.5到4.0cm，而厚度t在0.5到3.0mm，即0.05到0.3cm。所以内直径D的范围应该是外直径的范围减去2t的范围。例如，外直径最大是4.0cm，当厚度最大0.3cm时，内直径是4.0 - 0.6=3.4cm，这显然超过了外直径的最大值，这显然不可能。这说明我的理解肯定有误。 可能用户所说的“直径在1.5-4.0cm”指的是整个圆环的直径，也就是外直径。而环的厚度是环的宽度，即外半径减内半径等于厚度。例如，外直径是D，则外半径是D/2。内直径是D - 2t，其中t是厚度。所以，当外直径是1.5cm，厚度最大3mm（0.3cm），那么内直径是1.5 - 0.6=0.9cm。这可能与用户的要求不符，因为用户可能希望内直径也在合理范围内。或者可能用户给出的直径范围是内直径，而外直径是内直径加上两倍的厚度。这时候，外直径的范围可能会超过4.0cm的上限。例如，如果内直径是4.0cm，厚度是3mm，则外直径是4.0 +0.6=4.6cm，超过上限。这说明我的理解有误。可能需要明确问题中的直径指的是哪个部分。可能用户可能没有准确描述，需要根据常理推断。例如，可能直径范围指的是圆环的外直径，而环的厚度是径向宽度。这时，外直径的范围是1.5-4.0cm，厚度是0.5-3.0mm，即0.05-0.3cm。那么内直径是外直径D - 2t。这时候，内直径的范围应该是D >=1.5，t >=0.05，所以内直径是D-2t >=1.5 - 2*0.3=0.9cm。这可能超出用户的预期，但可能用户允许这样的情况。或者可能用户所指的是圆环的中线直径？或者可能用户给出的直径范围同时适用于内外圆？ 这可能是个关键问题。处理这个问题的办法可能需要将外圆和内圆的直径都限定在1.5到4.0cm之间，并且两者的差是2倍厚度。例如，外圆直径D，内圆直径d，满足D和d都在1.5-4.0cm之间，且D -d = 2t，其中t在0.5-3.0mm（即0.05-0.3cm）。这时候，D -d的范围是0.1到0.6cm。所以，D必须大于等于d +0.1，且D <=4.0，d >=1.5。这可能比较合理。例如，d的最小是1.5cm，那么D的最小是1.5+0.1=1.6cm，而D的最大是4.0cm，此时d的最大是4.0 -0.1=3.9cm，但d必须<=4.0。所以内外圆直径都必须在1.5-4.0cm之间，且它们的差在0.1到0.6cm之间。这可能更符合用户的实际需求。因此，在检测时，需要找到两个圆，它们的中心距离很近，直径差在0.1到0.6cm之间，并且两个圆的直径都在1.5到4.0cm之间。这可能是一个可行的条件。 接下来，实现步骤可能是： 1. 图像预处理：转为灰度，降噪，边缘检测。 2. 使用霍夫变换检测所有可能的圆，得到它们的圆心和半径。 3. 对检测到的圆进行配对，寻找满足条件的同心圆对：中心距离足够小，半径差符合要求，且两个圆的直径都在范围内。 4. 如果找到符合条件的圆环，输出其参数；否则输出无。 具体在C++中，可以使用OpenCV库来实现。OpenCV的HoughCircles函数可以检测圆，但需要调整参数，例如设置minDist（圆之间的最小距离），param1和param2（边缘检测和高阈值，以及累加器阈值），minRadius和maxRadius（根据直径范围转换为半径）。 需要注意的问题包括： - HoughCircles的参数调整对检测结果影响很大，可能需要根据实际图像调整。 - 图像可能有噪声，需要预处理，比如高斯模糊。 - 检测到的圆可能很多，需要有效的配对方式。例如，对于每个圆，寻找与之中心距离小于某个阈值（比如几个像素）的另一个圆，且半径差符合条件。 另外，如何将物理尺寸（厘米或毫米）转换为像素？用户提供的图像可能需要知道其分辨率，比如每厘米多少像素，否则无法将检测到的像素距离转换为实际长度。但问题中没有提到这一点，可能需要假设用户提供的图像已经经过标定，即像素到实际尺寸的转换比例已知。或者用户的问题中的参数是以像素为单位的？但用户给出的参数是厘米和毫米，所以必须进行单位转换。所以，在代码中可能需要用户提供一个像素与实际单位的转换比例，例如每像素对应的厘米数。否则，无法判断检测到的圆的直径是否符合1.5-4.0cm的条件。 但用户的问题中没有提到这一点，这可能是一个问题。例如，如果图像中的物体实际尺寸需要转换为像素，那么必须知道相机的标定参数或者图像的缩放比例。比如，假设用户提供的图像中，每个像素对应0.1cm，那么直径1.5cm对应15像素。但实际应用中，这需要根据实际情况调整。因此，在代码中可能需要用户提供一个缩放因子，或者假设用户已经在代码中根据实际情况处理了单位转换。例如，用户可能需要根据实际情况设置minRadius和maxRadius的参数，以像素为单位。例如，如果图像中1cm对应10像素，那么1.5cm直径对应15像素的半径是7.5像素，四舍五入可能为8像素，最大直径4cm对应40像素，半径20像素。所以，在HoughCircles中设置minRadius和maxRadius为对应的像素值。或者用户可能需要自行调整这些参数，或者代码中需要包含单位转换的部分。 但用户的问题描述中没有提到这一点，所以可能需要在代码中让用户根据实际情况调整参数，或者假设图像已经经过处理，可以直接使用像素值。这可能是一个需要用户自行处理的部分。例如，用户需要根据实际图像的分辨率，将1.5cm转换为像素值，然后设置minRadius和maxRadius。或者代码中的参数以像素为单位，而用户需要根据实际情况调整。因此，在代码中，可能需要将参数如min_outer_radius、max_outer_radius、min_thickness_px、max_thickness_px作为变量，由用户根据实际情况设置。 现在，假设用户已经知道如何转换单位，那么代码的大体步骤如下： 1. 读取图像，转为灰度图。 2. 预处理：高斯模糊，减少噪声。 3. 使用Canny边缘检测或HoughCircles内置的边缘检测（HoughCircles本身会使用Canny）。 4. 应用HoughCircles检测图像中的所有圆。 5. 遍历所有检测到的圆，存储它们的圆心和半径。 6. 对于每一对圆，计算圆心之间的距离，如果距离小于某个阈值（比如5像素），则认为可能是同心圆。 7. 对于这样的圆对，检查半径差是否符合厚度要求（转换为像素后的厚度范围）。 8. 同时，检查两个圆的直径是否在1.5-4.0cm对应的像素范围内。 9. 如果找到符合条件的圆对，则记录，并确保只存在一个这样的圆环。 10. 输出结果。 需要注意的是，HoughCircles可能会检测到多个相似的圆，所以需要合理设置参数，避免过多误检。此外，同心圆的检测可能需要考虑内外圆的顺序，即一个圆的半径比另一个大，且半径差符合条件。 代码结构可能如下： - 读取图像，转为灰度。 - 预处理：高斯模糊。 - 使用HoughCircles检测圆，得到vector<Vec3f> circles，每个元素是(x, y, radius)。 - 遍历所有圆对，寻找满足条件的同心圆。 - 如果有符合条件的，输出参数，否则输出无。 现在，关于HoughCircles的参数： HoughCircles函数的参数包括： - method：通常使用HOUGH_GRADIENT。 - dp：累加器分辨率，一般1或2。 - minDist：圆之间的最小距离。 - param1：Canny边缘检测的高阈值，低阈值是它的一半。 - param2：累加器的阈值，越小检测越多圆。 - minRadius，maxRadius：圆的最小和最大半径（以像素为单位）。 在代码中，需要根据实际情况设置这些参数。例如，minRadius和maxRadius应该根据1.5cm和4.0cm转换为像素后的值来设定。 假设用户已经处理了单位转换，那么在代码中可能需要定义： float scale = 1.0; // 例如，1像素=0.1cm，则scale=0.1，此时直径1.5cm对应15像素，半径7.5像素。 但用户可能需要自己设置这些参数，所以在代码中可能需要让用户调整这些值。 另一个问题是如何处理圆环的厚度。假设已经检测到两个圆，中心接近，那么它们的半径差应等于厚度（转换为像素后的值）。例如，厚度0.5mm=0.05cm，假设scale是0.1cm/pixel，则0.05cm对应0.5像素，这可能需要四舍五入，可能不够精确。这可能意味着在实际应用中，需要高分辨率的图像，或者厚度足够大，才能被检测到。 这可能是一个挑战，因为如果圆环的厚度在图像中只有几个像素，那么检测可能会有困难。因此，可能需要对图像进行预处理，或者调整算法参数以提高检测精度。 现在，编写代码的大致步骤： 1. 包含必要的头文件，使用OpenCV。 2. 读取图像。 3. 转为灰度图。 4. 高斯模糊。 5. 调用HoughCircles。 6. 遍历检测到的圆，保存到列表。 7. 检查所有圆对，找到满足条件的。 8. 输出结果。 在代码中，可能需要设置参数，例如： - 高斯模糊的核大小。 - HoughCircles的参数：dp, minDist, param1, param2, minRadius, maxRadius. 另外，在配对圆的时候，需要比较所有可能的圆对。例如，对于每一个圆A，寻找另一个圆B，使得圆心之间的距离小于某个阈值（如5像素），且圆B的半径比A大或小，并且两者的半径差在指定的厚度范围内。 需要注意的是，圆环可能有外圆和内圆，所以对于每一个圆对，要确定哪一个在外，哪一个在内。例如，假设外圆的半径较大，内圆半径较小，所以半径差是外半径减去内半径，等于厚度对应的像素数。 所以，在配对时，对于圆i和圆j，如果圆心距离足够小，且abs(radius_i - radius_j)符合厚度范围，并且较大的半径对应的圆满足外直径的条件，较小的满足内直径的条件。 或者，可能只需要确保两个圆的半径差在厚度范围内，并且两者的直径都在1.5-4.0cm对应的像素范围内。 这可能比较复杂，因为内外圆的直径都必须满足各自的约束。例如，外圆的直径D在1.5-4.0cm，内圆的直径d = D - 2t，其中t是厚度。而d也必须满足1.5<=d<=4.0cm。所以，这种情况下，当D=1.5cm时，t最大只能是0，这显然不符合。所以可能用户的条件可能存在矛盾，或者需要重新理解。 可能用户的真实意图是，整个圆环的外直径在1.5到4.0cm之间，而环的厚度是0.5到3.0mm。此时，外直径D的范围是1.5~4.0cm，厚度t是0.05~0.3cm。内直径d = D - 2t，必须大于等于某个值？比如，当D=1.5cm，t=0.3cm，则d=1.5-0.6=0.9cm。这可能不符合，但用户可能允许内直径小于1.5cm，只要外直径符合条件。或者可能用户的条件中，直径范围指的是外直径，而内直径可以小于1.5cm。这可能取决于实际应用场景，比如检测的圆环可能有较小的内直径，但外直径在范围内。 所以在代码中，可能只需要确保外直径在1.5-4.0cm对应的像素范围内，而厚度在0.5-3.0mm对应的像素范围内。此时，对于检测到的两个同心圆，较大的圆的直径D满足1.5<=D<=4.0cm，而两者的半径差（即厚度）在0.05~0.3cm对应的像素。 但此时，内圆的直径d = D - 2t，可能不在1.5-4.0cm范围内。例如，D=1.5cm，t=0.3cm，则d=0.9cm。但用户可能只关心外直径的条件，而内直径可以任意。所以代码中可能需要仅检查外圆直径是否在范围内，并且厚度是否在范围内，而不管内圆直径是否在范围内。或者用户可能希望内直径也在该范围内。这需要进一步明确。 根据问题描述，用户说“直径在1.5-4.0cm”，可能指的是整个圆环的直径，即外直径。所以，只要外直径在该范围内，并且厚度符合要求，内直径可以小于1.5cm。或者可能用户希望内外直径都在该范围内？这可能需要进一步确认，但由于用户没有明确说明，可能需要假设外直径在1.5-4.0cm之间，并且厚度在0.5-3.0mm之间，此时内直径可能小于1.5cm，但这也是允许的。或者可能问题中的直径范围同时适用于内外圆？这可能需要用户澄清，但在无法澄清的情况下，可能需要根据常理推断，比如用户可能指的是外直径的范围，而环的厚度是附加条件。 综上，在代码中，检测两个同心圆的条件是： - 圆心距离非常小（例如，小于5像素）。 - 外圆半径大于内圆半径。 - 外圆直径在1.5-4.0cm对应的像素范围内。 - 外圆半径减去内圆半径等于厚度（转换为像素），且厚度在0.5-3.0mm对应的像素范围内。 此时，假设用户已经将物理尺寸转换为像素，或者代码中的参数是以像素为单位的。因此，在代码中需要设置： - min_outer_radius：外圆最小半径（1.5cm/2转换为像素）。 - max_outer_radius：外圆最大半径（4.0cm/2转换为像素）。 - min_thickness：0.5mm转换为像素，除以2？或者厚度是外半径减内半径，所以厚度对应的像素等于（0.5mm转换为cm，再转换为像素）乘以比例。例如，0.5mm=0.05cm，假设比例是1cm=100像素，那么0.05cm=5像素。所以厚度在5到30像素之间（0.5mm到3.0mm）。 或者，可能用户的问题中的厚度是环的宽度，即外半径减内半径，所以当转换为像素时，厚度对应的像素是外半径减内半径的值。例如，如果环的厚度是0.5mm，则转换为像素后，厚度为t_pixels = 0.05cm * (pixels_per_cm). 所以，在代码中需要用户定义pixels_per_cm的值，或者直接以像素为单位设置参数。 但由于用户的问题中没有提到如何转换单位，这可能意味着用户在实现时需要自行处理，或者问题中的参数单位可能有误，或者假设图像中的物体已经以某种方式标定。因此，在代码中，可能需要将参数如外圆的最小和最大半径、厚度的最小和最大像素值作为变量，由用户根据实际情况调整。 综上，可能的C++代码框架如下： #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> #include <cmath> using namespace cv; using namespace std; int main() { // 读取图像 Mat img = imread("input.jpg"); if (img.empty()) { cout << "无" << endl; return -1; } Mat gray; cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); GaussianBlur(gray, gray, Size(9, 9), 2, 2); vector<Vec3f> circles; // 参数需要根据实际情况调整 HoughCircles(gray, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, gray.rows/8, 200, 100, 10, 100); // 假设单位转换比例：1像素=0.1cm，即10像素=1cm float scale = 0.1; // 1像素对应0.1cm float min_outer_diameter_cm = 1.5; float max_outer_diameter_cm = 4.0; float min_thickness_cm = 0.05; // 0.5mm=0.05cm float max_thickness_cm = 0.3; // 3.0mm=0.3cm // 转换为像素单位 int min_outer_radius = (min_outer_diameter_cm / scale) / 2; int max_outer_radius = (max_outer_diameter_cm / scale) / 2; float min_thickness_px = min_thickness_cm / scale; float max_thickness_px = max_thickness_cm / scale; vector<pair<Vec3f, Vec3f>> candidates; for (size_t i = 0; i < circles.size(); ++i) { for (size_t j = i + 1; j < circles.size(); ++j) { Point center1(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1])); Point center2(cvRound(circles[j][0]), cvRound(circles[j][1])); float radius1 = circles[i][2]; float radius2 = circles[j][2]; // 计算圆心距离 double distance = norm(center1 - center2); // 判断是否同心 if (distance > 5) { // 阈值根据需要调整 continue; } // 确定外圆和内圆 float outer_r = max(radius1, radius2); float inner_r = min(radius1, radius2); float thickness = outer_r - inner_r; // 检查外圆直径是否在范围内 if (outer_r * 2 * scale < min_outer_diameter_cm || outer_r * 2 * scale > max_outer_diameter_cm) { continue; } // 检查厚度是否在范围内 if (thickness * scale < min_thickness_cm || thickness * scale > max_thickness_cm) { continue; } candidates.emplace_back(circles[i], circles[j]); } } if (!candidates.empty()) { // 可能存在多个候选，取第一个符合条件的 auto& pair = candidates[0]; // 输出外圆和内圆的参数 cout << "检测到圆环，外圆半径：" << max(pair.first[2], pair.second[2]) << " 像素，内圆半径：" << min(pair.first[2], pair.second[2]) << " 像素" << endl; } else { cout << "无" << endl; } return 0; } 但这里存在几个问题： 1. HoughCircles的参数可能需要调整，比如param1和param2，以及minRadius和maxRadius。例如，当前代码中的minRadius和maxRadius是10和100，这可能不符合实际需要，应根据转换后的min_outer_radius和max_outer_radius来设置。或者，可能需要将minRadius和maxRadius设置为检测外圆的范围，或者包括内圆和外圆。例如，外圆的半径范围是min_outer_radius到max_outer_radius，而内圆的半径可能更小。因此，HoughCircles的minRadius应该设置为可能的最小内圆半径，而maxRadius设置为max_outer_radius。但内圆的最小半径可能为外圆的最小半径减去max_thickness_px。例如，外圆的最小半径是min_outer_radius，内圆的最小半径是min_outer_radius - max_thickness_px。这可能为负数，所以需要处理。因此，HoughCircles的minRadius应设为0或合理的最小值。这可能需要根据具体情况调整。 例如，假设外圆的最小半径是min_outer_radius，那么内圆的最小半径可能是max(min_outer_radius - max_thickness_px, 0)。因此，HoughCircles的minRadius可以设置为这个值，maxRadius设置为max_outer_radius。这样，可以检测到可能的内圆和外圆。 修改后的HoughCircles参数可能如下： int min_possible_inner_radius = max(0, min_outer_radius - max_thickness_px); HoughCircles(gray, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, gray.rows/8, 200, 100, min_possible_inner_radius, max_outer_radius); 但这样可能仍然不准确，可能需要更宽泛的范围，以检测所有可能的圆，然后在后续步骤中过滤。 另一个问题是，HoughCircles可能会检测到多个圆，但如何确定哪两个组成所需的圆环。例如，可能有多个同心圆对满足条件，但用户要求最多存在一个圆环，所以可能需要选择最符合条件的一个。 此外，代码中的scale变量需要用户根据实际情况设置，例如，如果图像的分辨率是每厘米100像素，则scale=0.01（因为1像素=0.01cm）。或者更直观的方式是定义pixels_per_cm，例如，100 pixels/cm，那么1cm=100像素，那么直径1.5cm=150像素，半径75像素。 所以，可能需要用户提供的参数是pixels_per_cm，或者通过其他方式获得。 综上，代码中的参数设置需要用户根据实际情况调整，例如scale变量，HoughCircles的参数，以及圆心距离的阈值等。 此外，代码中检测所有圆对，时间复杂度是O(n^2)，在检测到很多圆时可能效率低下。但实际情况下，HoughCircles检测到的圆数量不会太多，所以可以接受。 最后，输出结果时，如果存在多个候选对，可能需要选择最合适的一个，比如厚度最接近中间值的，或者外圆半径最大的等。或者根据问题描述，只需输出是否存在，以及参数。 综上，代码的大体结构是这样，但需要用户根据实际情况调整参数，特别是单位转换的参数和HoughCircles的参数。此外，预处理步骤可能需要根据图像质量调整，例如高斯模糊的核大小，Canny的阈值等。</think>以下是基于C++和OpenCV的圆环检测实现方案，分步骤说明： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> #include <cmath> using namespace cv; using namespace std; // 单位换算参数（需根据实际情况调整） const float PIXELS_PER_CM = 100.0; // 示例：1厘米=100像素 // 参数约束（单位：厘米/cm） const float MIN_DIAMETER = 1.5; // 最小外直径 const float MAX_DIAMETER = 4.0; // 最大外直径 const float MIN_THICKNESS = 0.05; // 0.5mm=0.05cm const float MAX_THICKNESS = 0.3; // 3.0mm=0.3cm int main() { // 读取图像 Mat img = imread("ring.jpg"); if (img.empty()) { cout << "无" << endl; return -1; } // 预处理 ================================== Mat gray; cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); GaussianBlur(gray, gray, Size(9, 9), 2, 2); // 霍夫圆检测 ============================== vector<Vec3f> circles; HoughCircles( gray, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, // 累加器分辨率 gray.rows/16, // 圆之间的最小距离（像素） 200, // Canny高阈值 30, // 累加器阈值（越小检测越多） PIXELS_PER_CM*MIN_DIAMETER/2 - PIXELS_PER_CM*MAX_THICKNESS, // 最小半径 PIXELS_PER_CM*MAX_DIAMETER/2 // 最大半径 ); // 转换参数到像素单位 const float min_outer_r = PIXELS_PER_CM * MIN_DIAMETER / 2; const float max_outer_r = PIXELS_PER_CM * MAX_DIAMETER / 2; const float min_thickness = PIXELS_PER_CM * MIN_THICKNESS; const float max_thickness = PIXELS_PER_CM * MAX_THICKNESS; // 寻找符合条件的同心圆对 ==================== vector<pair<Vec3f, Vec3f>> candidates; for (size_t i = 0; i < circles.size(); ++i) { for (size_t j = i+1; j < circles.size(); ++j) { // 提取圆心和半径 Point c1(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1])); Point c2(cvRound(circles[j][0]), cvRound(circles[j][1])); float r1 = circles[i][2], r2 = circles[j][2]; // 条件1：圆心距离<3像素 if (norm(c1 - c2) > 3) continue; // 条件2：半径差符合厚度要求 float thickness = abs(r1 - r2); if (thickness < min_thickness || thickness > max_thickness) continue; // 条件3：外圆直径在1.5-4.0cm范围内 float outer_r = max(r1, r2); if (outer_r < min_outer_r || outer_r > max_outer_r) continue; candidates.emplace_back(circles[i], circles[j]); } } // 输出结果 ================================ if (candidates.empty()) { cout << "无" << endl; } else { // 取第一组检测结果（可优化为选择最佳匹配） auto& outer = (candidates[0].first[2] > candidates[0].second[2]) ? candidates[0].first : candidates[0].second; auto& inner = (candidates[0].first[2] < candidates[0].second[2]) ? candidates[0].first : candidates[0].second; printf("检测到圆环：外径%.2fcm，内径%.2fcm，厚度%.2fcm\n", outer[2]*2/PIXELS_PER_CM, inner[2]*2/PIXELS_PER_CM, (outer[2]-inner[2])/PIXELS_PER_CM); } return 0; } ``` ### 算法说明： 1. **预处理**：灰度转换+高斯模糊减少噪声 2. **霍夫圆检测**： - 动态计算半径范围，考虑外圆最大尺寸和厚度约束 - 参数`PIXELS_PER_CM`需根据实际图像分辨率设置 3. **同心圆筛选**： - 圆心距离<3像素（可根据图像分辨率调整） - 半径差符合厚度要求 - 外圆直径在指定范围内 ### 参数调整建议： 1. `PIXELS_PER_CM`：通过测量已知尺寸物体确定 2. 霍夫变换参数： - `第4个参数`：控制检测灵敏度，值越小检测越多圆 - `第5个参数`：控制边缘检测阈值，根据图像对比度调整 ### 扩展优化方向： 1. 添加非极大值抑制，处理多个相似圆检测结果 2. 使用RANSAC改进圆心定位精度 3. 添加形态学操作强化环形边缘 4. 实现亚像素级圆心定位 请根据实际图像调整`PIXELS_PER_CM`参数，并可能需要微调霍夫变换参数以获得最佳检测效果。