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hough圆检测和hough线检测的原理近似，对于圆来说，在参数坐标系中表示为C:(x,y,r)。
函数：
Imgproc.HoughCircles(Mat image, Mat circles, int method, double dp, double minDist, double param1, double param2, int minRadius, int maxRadius)
参数说明：
image：源图像
circles：检测到的圆的输出矢量(x,y,r)
method：使用的检测方法，目前只有一种Imgproc.HOUGH_GRADIENT
dp：检测圆心的累加器图像与源图像之间的比值倒数
minDist：检测到的圆的圆心之间的最小距离
param1：method设置的检测方法对应参数，针对HOUGH_GRADIENT，表示边缘检测算子的高阈值（低阈值是高阈值的一半），默认值100
param2：method设置的检测方法对应参数，针对HOUGH_GRADIENT，表示累加器的阈值。值越小，检测到的无关的圆
minRadius：圆半径的最小半径，默认为0
maxRadius：圆半径的大半径，默认为0（若minRadius和maxRadius都默认为0，则HoughCircles函数会自动计算半径）
示例代码：
public static void main(String[] args)
{
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
Mat src = Imgcodecs.imread("F:\\websbook_com_1589226.jpg");
Mat dst = src.clone();
Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
Mat circles = new Mat();
Imgproc.HoughCircles(dst, circles, Imgproc.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, 440, 50, 0, 345);
// Imgproc.HoughCircles(dst, circles, Imgproc.HOUGH_GRADIENT, 1, 100,
// 440, 50, 0, 0);
for (int i = 0; i < circles.cols(); i++)
{
double[] vCircle = circles.get(0, i);
Point center = new Point(vCircle[0], vCircle[1]);
int radius = (int) Math.round(vCircle[2]);
// circle center
Imgproc.circle(src, center, 3, new Scalar(0, 255, 0), -1, 8, 0);
// circle outline
Imgproc.circle(src, center, radius, new Scalar(0, 0, 255), 3, 8, 0);
}
Imgcodecs.imwrite("F:\\dst2.jpg", src);
}源图像：
输出图像：
以上是“Java+opencv3.2.0如何实现hough圆检测功能”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！