PythonでOpenCVを使用して画像内の円を検索する

OpenCVプラットフォームは、Python用のcv2ライブラリを提供します。これは、コンピュータビジョンで役立つさまざまな形状分析に使用できます。この記事では、OpenCVを使用して円の形状を識別します。そのために、cv2.HoughCircles（）関数を使用します。ハフ変換を使用してグレースケール画像内の円を検索します。以下の例では、入力として画像を取得します。次に、そのコピーを作成し、この変換関数を適用して、出力内の円を識別します。

構文

cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist)
Where
Image is the image file converted to grey scale
Method is the algorithm used to detct the circles.
Dp is the inverse ratio of the accumulator resolution to the image resolution.
minDist is the Minimum distance between the center coordinates of detected circles.

例

以下の例では、以下の画像を入力画像として使用しています。次に、以下のプログラムを実行してサークルを取得します。

以下のプログラムは、画像ファイル内の円の存在を検出します。円が存在する場合は、それが強調表示されます。

例

import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('circle_ellipse_2.JPG')
output = image.copy()
img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Find circles
circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.3, 100)
# If some circle is found
if circles is not None:
   # Get the (x, y, r) as integers
   circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
   print(circles)
   # loop over the circles
   for (x, y, r) in circles:
      cv2.circle(output, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)
# show the output image
cv2.imshow("circle",output)
cv2.waitKey(0)

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-

出力

[[93 98 84]]

そして、以下の出力を示す図が表示されます。