C# OpenCvSharp-HoughCircles（霍夫圆检测）简单计数

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using System;

using System.Collections.Generic;

using System.ComponentModel;

using System.Data;

using System.Drawing;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Windows.Forms;

using OpenCvSharp;

using OpenCvSharp.Extensions;

namespace OpenCvSharp_HoughCircles_霍夫圆检测_

{

public partial class Form1 : Form

{

public Form1()

{

InitializeComponent();

}

private void button1_Click(object sender, EventArgs e)

{

pictureBox1.Image = new Bitmap("test01.jpg");

Mat mat = new Mat("test01.jpg");

Mat matClone = mat.Clone();

Cv2.CvtColor(mat, mat, ColorConversionCodes.RGB2GRAY);//将彩色图像变成单通道灰度图像

//霍夫圆检测：使用霍夫变换查找灰度图像中的圆。

* 参数：

* 1：输入参数： 8位、单通道、灰度输入图像

* 2：实现方法：目前，唯一的实现方法是HoughCirclesMethod.Gradient

* 3: dp :累加器分辨率与图像分辨率的反比。默认=1

* 4：minDist: 检测到的圆的中心之间的最小距离。(最短距离-可以分辨是两个圆的，否则认为是同心圆- src_gray.rows/8)

* 5:param1: 第一个方法特定的参数。[默认值是100] canny边缘检测阈值低

* 6:param2: 第二个方法特定于参数。[默认值是100] 中心点累加器阈值 -- 候选圆心

* 7:minRadius: 最小半径

* 8:maxRadius: 最大半径

CircleSegment[] cs = Cv2.HoughCircles(mat, HoughMethods.Gradient, 1, 100, 100, 30, 40, 50);

//排序

Array.Sort(cs, (cs1, cs2) =>

{

if (cs1 != null && cs1 != null)

{

if (cs1.Center.Y > cs2.Center.Y)

return 1;

else if (cs1.Center.Y == cs2.Center.Y)

{

if (cs1.Center.X < cs2.Center.X)

return 1;

else return -1;

}

else

return -1;

}

return 0;

});

int index = 1;

for (int i = 0; i < cs.Count(); i++)

{

//画圆

Cv2.Circle(matClone, (OpenCvSharp.Point)cs[i].Center, (int)cs[i].Radius, new Scalar(255, 255, 0), 2);

Cv2.PutText(matClone, (index++).ToString(), (OpenCvSharp.Point)cs[i].Center, 0, 1, new OpenCvSharp.Scalar(0, 0, 0), 2);

}

pictureBox2.Image = BitmapConverter.ToBitmap(matClone);

}

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using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Extensions;

namespace OpenCvSharp_HoughCircles_霍夫圆检测_
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            pictureBox1.Image = new Bitmap("test01.jpg");
            Mat mat = new Mat("test01.jpg");
            Mat matClone = mat.Clone();
            Cv2.CvtColor(mat, mat, ColorConversionCodes.RGB2GRAY);//将彩色图像变成单通道灰度图像
            //霍夫圆检测：使用霍夫变换查找灰度图像中的圆。
            /*
             * 参数：
             *      1：输入参数： 8位、单通道、灰度输入图像
             *      2：实现方法：目前，唯一的实现方法是HoughCirclesMethod.Gradient
             *      3: dp      :累加器分辨率与图像分辨率的反比。默认=1
             *      4：minDist: 检测到的圆的中心之间的最小距离。(最短距离-可以分辨是两个圆的，否则认为是同心圆- src_gray.rows/8)
             *      5:param1:   第一个方法特定的参数。[默认值是100] canny边缘检测阈值低
             *      6:param2:   第二个方法特定于参数。[默认值是100] 中心点累加器阈值 -- 候选圆心
             *      7:minRadius: 最小半径
             *      8:maxRadius: 最大半径
             */
            CircleSegment[] cs = Cv2.HoughCircles(mat, HoughMethods.Gradient, 1, 100, 100, 30, 40, 50);

            //排序
            Array.Sort(cs, (cs1, cs2) =>
            {
                if (cs1 != null && cs1 != null)
                {
                    if (cs1.Center.Y > cs2.Center.Y)
                        return 1;
                    else if (cs1.Center.Y == cs2.Center.Y)
                    {
                        if (cs1.Center.X < cs2.Center.X)
                            return 1;
                        else return -1;
                    }
                    else
                        return -1;
                }
                return 0;

            });

            int index = 1;
            for (int i = 0; i < cs.Count(); i++)
            {
                //画圆
                Cv2.Circle(matClone, (OpenCvSharp.Point)cs[i].Center, (int)cs[i].Radius, new Scalar(255, 255, 0), 2);
                Cv2.PutText(matClone, (index++).ToString(), (OpenCvSharp.Point)cs[i].Center, 0, 1, new OpenCvSharp.Scalar(0, 0, 0), 2);
            }
            pictureBox2.Image = BitmapConverter.ToBitmap(matClone);
        }
    }
}

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