cv_hough_circles — 2D `features` op

• 数据种类:image → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "cv_hough_circles", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:hough_circles(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

cv_hough_circles: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

用法

基于霍夫变换的圆检测（单一标量特征，OpenCV 实现）。使用依赖边缘梯度信息的 HOUGH_GRADIENT 方法，以投票方式检测圆心与半径 —— 这里只返回检测到的圆的数量（若为 0 个则返回 0）。

相当于 HALCON 的 hough_circles(Detect centers of circles for a specific radius using the Hough transform.)(近似。只返回个数,不返回圆心坐标)。实现为 cv2.HoughCircles(_u8(v), HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=10+int(a*20), param1=100, param2=20+int(b*20), minRadius=3, maxRadius=20) —— a 在 10～30 之间调节检测到的圆之间的最小圆心距,b 在 20～40 之间调节圆心检测的投票阈值 param2(越小误检越多)。param1(内部 Canny 高阈值)和半径范围(3～20)是固定的。

详细使用指南

• gallery2d_features 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

cv_hough_circles 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `feature` 作为输入)

identity · feature_to_img

同类别(`features`)

effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

cv_hough_circles — 2D features op

用法