首页给我写一个基于openCV的霍夫变换检测硬币并描出硬币轮廓的代码

给我写一个基于openCV的霍夫变换检测硬币并描出硬币轮廓的代码

时间: 2025-01-05 10:47:59 浏览: 94

在OpenCV中，你可以使用霍夫变换来检测直线特征，然后结合边缘检测（如Canny算子）和形状分析来识别硬币轮廓。这里是一个简化的Python代码示例，展示如何使用HoughCircles函数找到圆形并在图像上绘制硬币轮廓： ```python import cv2 import numpy as np def detect_coins(image_path): # 读取图像 image = cv2.imread(image_path) # 转为灰度图像并进行二值化 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, threshold = cv2.threshold(gray, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 使用Canny算子增强边缘检测 edges = cv2.Canny(threshold, 50, 150) # 霍夫变换检测圆形 circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=20, param1=50, param2=30, minRadius=40, maxRadius=80) if circles is not None: # 可能有多个圆，所以遍历并画出每个圆 circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: # 画出轮廓 cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 2) cv2.rectangle(image, (x - 5, y - 5), (x + 5, y + 5), (0, 0, 255), -1) # 边框 return image # 使用函数并显示结果 image_path = 'your_coin_image.jpg' result = detect_coins(image_path) cv2.imshow('Coin Detection', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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