使用C#和OPenCV实现圆形检测
文章目录
- 霍夫变换
- 使用 OpenCV 和 C# 实现圆形检测
霍夫变换
在计算机视觉中,圆形检测是一个常见且有用的任务,特别是在物体识别、图像分析和图形处理等领域。OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库,它提供了许多工具来实现不同的图像处理功能,其中包括圆形检测。本文将介绍如何使用 OpenCV 和 C# 实现圆形检测,探讨如何使用霍夫变换 (Hough Transform) 来检测图像中的圆形。
圆形检测的原理
圆形检测的核心算法是 霍夫变换 (Hough Transform),它可以有效地在图像中检测出具有特定几何形状的物体。对于圆形,霍夫变换通过投票方式找到所有符合圆形方程的参数。具体来说,霍夫变换的基本思路是:
- 每个图像中的边缘点在累加器中投票形成一组圆的候选参数。
- 累加器中每个点的值表示该位置的圆心((x, y))以及半径(r)的可能性。
- 然后,程序通过阈值化和圆心候选的聚集情况来确定最终的圆。
使用 OpenCV 和 C# 实现圆形检测
OpenCV 提供了一个名为 HoughCircles 的函数,可以轻松地实现圆形检测。这个函数通过霍夫变换来检测图像中的圆。我们将用 C# 来调用 OpenCV 函数,下面是一个完整的实现过程。
1.安装OPenCVSharp库
它是 OpenCV 的 C# 封装。你可以通过 NuGet 包管理器来安装:
Install-Package OpenCvSharp4
或者在项目上右键->管理NuGet程序包->搜索OPenCVSharp

2.代码实现
using OpenCvSharp;class Program
{static void Main(){// 加载图像Mat src = Cv2.ImRead("图像路径", ImreadModes.Color);Mat src = Cv2.ImRead(imagePath, ImreadModes.Color);// 转为灰度图像Mat gray = new Mat();Cv2.CvtColor(src, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);// 高斯模糊,去噪Cv2.GaussianBlur(gray, gray, new OpenCvSharp.Size(9, 9), 2, 2);// 使用霍夫变换检测圆CircleSegment[] circles = Cv2.HoughCircles(gray, // 输入图像(灰度图像)HoughModes.Gradient, // 霍夫变换方法dp: 1.0, // dp:图像分辨率与累加器分辨率的反比minDist: 20, // 圆心之间的最小距离param1: 50, // Canny边缘检测的高阈值param2: 30, // 圆心检测的阈值minRadius: 0, // 最小圆半径maxRadius: 50 // 最大圆半径
);// 绘制检测到的圆foreach (var circle in circles){// 将圆心从 Point2f 转换为 Point (整数)var center = new OpenCvSharp.Point((int)circle.Center.X, (int)circle.Center.Y);// 圆的半径是整数int radius = (int)circle.Radius;// 绘制圆Cv2.Circle(src, center, radius, new Scalar(0, 0, 255), 2);// 绘制圆心(使用一个小圆表示)Cv2.Circle(src, center, 3, new Scalar(0, 255, 0), -1); // -1 表示填充}// 显示结果Cv2.ImShow("Detected Circles", src);Cv2.WaitKey();//将处理的好的图像渲染到pictureBox控件(需要装成Bitmap数据)//cvPicture.Image = MatToBitmap(src);}
}
private System.Drawing.Bitmap MatToBitmap(Mat mat)
{// 创建字节数组来接收编码的图像数据byte[] byteArray;// 使用 ImEncode 将 Mat 编码为指定格式(如 .bmp)if (Cv2.ImEncode(".bmp", mat, out byteArray)){// 将字节数组转换为 Bitmapusing (MemoryStream ms = new MemoryStream(byteArray)){return new Bitmap(ms); // 通过 MemoryStream 创建 Bitmap 对象}}else{throw new Exception("图像编码失败!");}
}
显示在pictureBox中的效果,空心圆和实心圆都能识别.

相关文章:
使用C#和OPenCV实现圆形检测
文章目录 霍夫变换使用 OpenCV 和 C# 实现圆形检测 霍夫变换 在计算机视觉中,圆形检测是一个常见且有用的任务,特别是在物体识别、图像分析和图形处理等领域。OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库,它提供了许多工具来实现不同的图像处理功能…...
评估一套呼叫中心大模型呼入机器人的投入回报比?
评估一套呼叫中心大模型呼入机器人的投入回报比? 原作者:开源呼叫中心FreeIPCC,其Github:https://github.com/lihaiya/freeipcc 评估一套呼叫中心大模型呼入机器人的投入回报比(ROI),是一个多…...
十八、Label 和 Selector
Label 是键值对,用来标识 Kubernetes 资源(如 Pod、Node、Service 等)的属性。它们并不直接影响资源的行为,但可以帮助用户快速组织、查询和操作这些资源。标签可以用于选择、过滤和分组。 Label: 标签对 k8s 中各种资源进行分类、分组,如Pod和节点进行分组。通过添加kev…...
实现按键按下(低电平)检测到下降沿
按照流程进行编程 步骤1: 初始化函数 包括时基工作参数配置 输入通道配置 更新中断使能 使能捕获、捕获中断及计数器 HAL_TIM_IC_Init(&ic_handle) //时基参数配置 HAL_TIM_IC_ConfigChannel(&ic_handle,&ic_config,TIM_CHANNEL_2) //输…...
解析 SSM 垃圾分类系统,助力生态平衡
前 言 垃圾分类系统,传统的垃圾分类系统模式还处于线下管理阶段,管理效率极低。随着垃圾分类系统信息的不断增多,传统基于线下管理模式已经无法满足当前用户需求,随着信息化时代的到来。通过该系统的设计,管理员可以管…...
软件工程 设计的复杂性
复杂性代表事件或事物的状态,它们具有多个相互关联的链接和高度复杂的结构。在软件编程中,随着软件设计的实现,元素的数量以及它们之间的相互联系逐渐变得庞大,一下子变得难以理解。 如果不使用复杂性指标和度量,软件…...
Nginx 限制只能白名单 uri 请求的配置
实际生产项目中,大多数时候我们会将后端的 http 接口通过前置 nginx 进行反向代理,对互联网用户提供服务。往往我们后端服务所能提供的接口服务是大于互联网用户侧的实际请求的接口地址数量的(例如后端服务一共有100个api接口,经过…...
QT c++ 同时使用sqlite 和mysql数据库的问题
在项目开发中,同时使用了sqlite 和mysql数据库,分开这两部分运行功能都正常,但是一起运行,就异常,sqlite部分不能使用。 现象:出现如下提示 QSqlDatabasePrivate::addDatabase: duplicate connection nam…...
redis集群 服务器更换ip,怎么办,怎么更换redis集群的ip
redis集群 服务器更换ip,怎么办,怎么更换redis集群的ip 1、安装redis三主三从集群2、正常状态的redis集群3、更改redis集群服务器的ip 重启服务器 集群会down4、更改redis集群服务器的ip 重启服务器 集群down的原因5、更改redis集群服务器的ip后…...
【C++习题】19.数组中第K个大的元素
题目:数组中第K个大的元素 链接🔗:数组中第K个大的元素 题目: 代码: class Solution { public:int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {// 将数组中的元素先放入优先级队列中priority_queue<i…...
JIS-CTF: VulnUpload靶场渗透
JIS-CTF: VulnUpload来自 <https://www.vulnhub.com/entry/jis-ctf-vulnupload,228/> 1,将两台虚拟机网络连接都改为NAT模式 2,攻击机上做namp局域网扫描发现靶机 nmap -sn 192.168.23.0/24 靶机IP地址192.168.23.162,攻击机IP地址192.168.23.140…...
BGP-面试
简单介绍一下BGP BGP,边界网关协议,属于路径矢量路由协议。属于触发式更新或者增量更新。具有丰富的路由策略,能够灵活的进行路由选择。重心不是在路由学习,而是路由优选、更高效的传递路由和维护大量的路由信息。基于TCP…...
Git-安装与常用命令
目录 1.Git环境配置 1.1下载 1.2配置 1.2.1基本配置 1.2.2常用指令配置别名 1.2.3获取本地仓库 git命令在git bash中演示,会用到一些Linux命令。 1.Git环境配置 1.1下载 Git下载地址:https://git-scm.com/download 傻瓜式安装就可以了。 安装…...
回归预测 | Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习回归预测
目录 效果一览基本介绍模型设计程序设计参考资料效果一览 基本介绍 回归预测 | Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习回归预测 模型设计 基于BiLSTM-Adaboost的回归预测模型结合了双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)和Adaboost集成学习的…...
微信小程序跳转其他小程序以及跳转网站
一、跳转其他小程序 1.1 知道appid和页面路径 wx.navigateToMiniProgram({appId: appid, // 替换为目标小程序 AppIDpath: pathWithParams, // 小程序路径envVersion: release, // 开发版、体验版或正式版success(res) {console.log("跳转到其他小程序成功!&q…...
Not using native diff for overlay2, this may cause degraded performance……
问题现象 案例:Anolis 8.9(4.19.91-26.an8.x86_64) Overlay2存储驱动程序) 当我们安装好Docker之后,通过systemctl status docker -l 会发现有一个告警信息:levelwarning msg"Not using native dif…...
【自用】管材流转项目 数据库恢复之 PIPE 表 二维码相关 各个表恢复 SQL
总览 1.后端前端和数据库 PIPE 页面的关系 2.后端批量生成二维码 jpg 图片 3.为了保证 PIPE 正常使用的调整 4.TRANSFORM(流转表) 一、后端前端和数据库 PIPE 页面的关系 1.前端 关于PIPE页面,首先,在前端,我们已经…...
【渗透测试】信息收集二
其他信息收集 在渗透测试中,历史漏洞信息收集是一项重要的工作,以下是相关介绍: 历史漏洞信息收集的重要性 提高效率:通过收集目标系统或应用程序的历史漏洞信息,可以快速定位可能存在的安全问题,避免重复…...
测试工程师八股文04|计算机网络 和 其他
一、计算机网络 1、http和https的区别 HTTP和HTTPS是用于在互联网上传输数据的协议。它们都是应用层协议,建立在TCP/IP协议栈之上,用于客户端(如浏览器)和服务器之间的通信。 ①http和https的主要区别在于安全性。http是一种明…...
定时/延时任务-Kafka时间轮源码分析
文章目录 1. 概要2. TimingWheel2.1 核心参数2.2 添加任务2.3 推进时间 3. TimerTaskList3.1 添加节点3.2 删除节点3.3 刷新链表3.4 队列相关 4. 时间轮链表节点-TimerTaskEntry5. TimerTask6. Timer 和 SystemTimer - 设计降级逻辑7. 上层调用8. 小结 1. 概要 时间轮的文章&a…...
脑机新手指南(八):OpenBCI_GUI:从环境搭建到数据可视化(下)
一、数据处理与分析实战 (一)实时滤波与参数调整 基础滤波操作 60Hz 工频滤波:勾选界面右侧 “60Hz” 复选框,可有效抑制电网干扰(适用于北美地区,欧洲用户可调整为 50Hz)。 平滑处理&…...
【OSG学习笔记】Day 18: 碰撞检测与物理交互
物理引擎(Physics Engine) 物理引擎 是一种通过计算机模拟物理规律(如力学、碰撞、重力、流体动力学等)的软件工具或库。 它的核心目标是在虚拟环境中逼真地模拟物体的运动和交互,广泛应用于 游戏开发、动画制作、虚…...
Java如何权衡是使用无序的数组还是有序的数组
在 Java 中,选择有序数组还是无序数组取决于具体场景的性能需求与操作特点。以下是关键权衡因素及决策指南: ⚖️ 核心权衡维度 维度有序数组无序数组查询性能二分查找 O(log n) ✅线性扫描 O(n) ❌插入/删除需移位维护顺序 O(n) ❌直接操作尾部 O(1) ✅内存开销与无序数组相…...
【位运算】消失的两个数字(hard)
消失的两个数字(hard) 题⽬描述:解法(位运算):Java 算法代码:更简便代码 题⽬链接:⾯试题 17.19. 消失的两个数字 题⽬描述: 给定⼀个数组,包含从 1 到 N 所有…...
渗透实战PortSwigger靶场-XSS Lab 14:大多数标签和属性被阻止
<script>标签被拦截 我们需要把全部可用的 tag 和 event 进行暴力破解 XSS cheat sheet: https://portswigger.net/web-security/cross-site-scripting/cheat-sheet 通过爆破发现body可以用 再把全部 events 放进去爆破 这些 event 全部可用 <body onres…...
《基于Apache Flink的流处理》笔记
思维导图 1-3 章 4-7章 8-11 章 参考资料 源码: https://github.com/streaming-with-flink 博客 https://flink.apache.org/bloghttps://www.ververica.com/blog 聚会及会议 https://flink-forward.orghttps://www.meetup.com/topics/apache-flink https://n…...
【python异步多线程】异步多线程爬虫代码示例
claude生成的python多线程、异步代码示例,模拟20个网页的爬取,每个网页假设要0.5-2秒完成。 代码 Python多线程爬虫教程 核心概念 多线程:允许程序同时执行多个任务,提高IO密集型任务(如网络请求)的效率…...
HarmonyOS运动开发:如何用mpchart绘制运动配速图表
##鸿蒙核心技术##运动开发##Sensor Service Kit(传感器服务)# 前言 在运动类应用中,运动数据的可视化是提升用户体验的重要环节。通过直观的图表展示运动过程中的关键数据,如配速、距离、卡路里消耗等,用户可以更清晰…...
【JVM面试篇】高频八股汇总——类加载和类加载器
目录 1. 讲一下类加载过程? 2. Java创建对象的过程? 3. 对象的生命周期? 4. 类加载器有哪些? 5. 双亲委派模型的作用(好处)? 6. 讲一下类的加载和双亲委派原则? 7. 双亲委派模…...
LCTF液晶可调谐滤波器在多光谱相机捕捉无人机目标检测中的作用
中达瑞和自2005年成立以来,一直在光谱成像领域深度钻研和发展,始终致力于研发高性能、高可靠性的光谱成像相机,为科研院校提供更优的产品和服务。在《低空背景下无人机目标的光谱特征研究及目标检测应用》这篇论文中提到中达瑞和 LCTF 作为多…...
