霍夫圆检测：在调用霍夫圆算法之前模糊图像？

Question

http://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_houghcircles/py_houghcircles.html

在这个例子中，我不知道为什么在霍夫圆算法之前先调用中值滤波器。这是为了提高检测效果吗？

此外，在调用霍夫圆算法时，通常还有其他技巧可以使用吗？特别是，如果圆形物体与其背景具有相同的亮度，因此在灰度上看起来均匀，我能做些什么呢？

另外，如果无法进行完美检测，我更愿意少检测一些圆，但是被检测到的圆都是正确的。

谢谢

- nobody

Answer 1

模糊处理可通过减少噪声来避免误检测，因为openCV使用梯度版本的霍夫圆检测算法，详见此处: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/BOOKS/BANDB/LIB/bandb4_3.pdf 模糊的大小将与内部Canny边缘检测器的上阈值(param_1)相互影响。您需要进行一些试验。

为了解决亮度问题，请尝试仅使用隔离的R、G和B通道进行检测。为了获得更完整的结果，您可以将色调移动60，然后再次使用隔离通道。

- Richard Peterson

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很好的答案，谢谢。我能问一下“将色相向右偏移60度”是什么意思吗？ - nobody

无论在实践中是否能够更好地识别圆形，我无法确切地说。我只知道这是一种非常简单和粗糙的方法，可以提取出在灰度或隔离通道中找不到的信息。 - Richard Peterson

请纠正我，但是色调（Hue）和灰度强度是独立的，对吗？我认为在HSV中，H、S和V是独立的，而V是绿色强度。 - nobody

你的意思是将Hue本身作为灰度图像的灰度强度输入吗？ - nobody

如果你只是从HSV图像中使用“V”，那么你是100％正确的。但这不是获取灰度的唯一方法。请看这里的图片：https://en.wikipedia.org/wiki/HSL_and_HSV#Disadvantages，以查看一些快速示例。在OpenCV中，您可以取（r，g，b）的最大值来定义您的灰度，也可以取（r，g，b）的平均值或许多其他选项。这些选项可能会受到色调的影响，并且移动色调会产生巨大的影响。如果您只是取V，则色调变化不会有任何影响。 - Richard Peterson

Answer 2

是的，它旨在减少图像中的噪声，以改善边缘检测。边缘检测算法对噪声敏感。

在这里描述: https://en.wikipedia.org/wiki/Median_filter 但是，这张图片更好地说明了模糊如何改善（甚至是你的大脑的）边缘检测： https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/62/Cappadocia_Gaussian_Blur.svg 这张图片来自于一个关于高斯模糊的文章，另一种减少信号（如图像）中噪声的平滑技术。然而，中值滤波比高斯模糊更好地保留边缘，因此在图像处理中使用。（在维基百科的中值滤波文章的“边缘保护属性”下进行描述）

- user1123701