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opencv python截取圆形区域的实现

  • Post category:Python

下面是关于“opencv python截取圆形区域的实现”的完整攻略，希望对你有帮助。

1. 背景知识

在进行图片分析和处理时，经常需要对图片中的某个部分进行截取，并对其进行后续的操作。对于矩形区域的截取，使用opencv的cv2.rectangle函数比较容易实现。然而，如果需要截取的区域是圆形，则需要采用其他的处理方式。

opencv是一款开源的计算机视觉库，可用于处理图片和视频。同时，opencv库提供了对应python语言的接口，方便python程序员进行调用。

2. 圆形区域截取实现

在opencv中，截取一个圆形区域的关键在于需要找到这个圆的中心位置和半径。通常情况下，可以通过霍夫变换（Hough Transform）来实现，其基本思路是根据圆形的边缘提取对应的圆心和半径信息。

2.1 圆形检测

使用函数cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, param1, param2, minRadius, maxRadius)进行圆形检测，其中各个参数的含义如下：

  • image：输入的图片，需要进行圆形检测的图片。
  • method：检测方法，一般情况下使用cv2.HOUGH_GRADIENT即可。
  • dp：检测过程中圆心与半径的累加器分辨率。当dp=1时分辨率与输入图片一致，dp越大则分辨率越低。默认为1。
  • minDist：检测到的圆心之间的最小距离。如果距离小于minDist，则认为是同一个圆。增加此参数的值可以减少检测到重复圆的可能性。默认情况下，该参数为0。
  • param1：使用Canny算法进行边缘检测时的高阈值值。默认情况下，该参数为100。
  • param2：圆心与半径的检测阈值。默认情况下，该参数为100，若设置的值太小，则可能检测出更多的圆。
  • minRadius：需要检测的最小圆半径，默认为0。
  • maxRadius：需要检测的最大圆半径，默认为0。

下面是一个圆形检测的示例代码，可以检测图片中的圆形，并画出对应的圆：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('example.jpg',0)
img = cv2.medianBlur(img,5)
cimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)

circles = np.uint16(np.around(circles))

for i in circles[0,:]:
    # draw the outer circle
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
    # draw the center of the circle
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)

cv2.imshow('detected circles',cimg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2.2 圆形区域截取

找到圆形的中心点和半径之后，就可以进行区域截取了。首先需要定义圆形的边缘坐标，可以使用np.arange()和np.meshgrid()函数生成。最后，将这个圆形边缘上的点选出即可。

下面是一个图像截取的示例代码，可以在检测到的圆形区域内，截取对应的图片：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('example.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 圆形检测
circles = cv2.HoughCircles(gray,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)

# 圆形区域截取
for i in circles[0,:]:
    # 确定圆心位置和半径大小
    center = (i[0],i[1])
    radius = i[2]
    # 生成圆形边缘坐标
    y,x = np.ogrid[-radius: radius, -radius: radius]
    index = (x ** 2 + y ** 2 <= radius ** 2)
    # 截取圆形区域
    roi = img[center[1]-radius:center[1]+radius, center[0]-radius:center[0]+radius]
    roi = roi[index]

cv2.imshow('roi',roi)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. 总结

通过以上两个示例代码，可以实现圆形区域截取。首先，需要进行圆形检测，通过cv2.HoughCircles()函数实现。接着，根据圆形区域的中心坐标和半径，可以生成圆形区域的边缘坐标，截取圆形区域的代码较为简单。

希望这份攻略对你有所帮助。

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