怎么检测图片里面的圆？

1、图片灰度化。

g = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2、用cv2.HoughCircles来检测灰度图里面的圆：

yuan0 = cv2.HoughCircles(g,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,

                            100,param1=100,

                            param2=30,

                            minRadius=10,

                            maxRadius=300)

最小半径为10，最大半径为300。这个范围之外的圆都忽略掉。

3、把三维列表转化为二维列表：

yuans = yuan0[0,:,:]

4、对数据进行四舍五入，保留整数：

yuan = np.uint16(np.around(yuans))

5、用蓝色突显检测出来的圆：

for i in yuan[:]: 

    cv2.circle(img,(i[0],i[1]),i[2],(255,0,0),2)

检测结果不靠谱，很多圆是无中生有。

6、如果在g的基础上，先检测边界：

e = cv2.Canny(g,50,200)

7、再检测e里面的圆，效果会好一点。

整体代码如下图。

8、检测结果如下。

虽然有所改善，但还是不合实际。