Hough圆检测获取瓶口位置和大小
'''hough圆变换''' cimg = cv2.cvtColor(bottle,cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 转换成彩色图 circles = cv2.HoughCircles(median,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,100, param1=100,param2=60,minRadius=150,maxRadius=160) # Hough圆检测 circles = np.uint16(np.around(circles)) #print(circles) for i in circles[0,:]: # 遍历circles，i为列表，i中包含多个列表，列表为[x,y,r]圆心坐标和半径 # draw the outer circle cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2) # draw the center of the circle cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3) #cv_show( 'cimg',cimg)
极坐标变化与反变换
为了消除瓶口外侧部分带来的干扰。进行极坐标变换，将极坐标中心设为圆心，极半径为圆半径；进行反变化，将瓶口放在原图大小的原位置
'''极坐标变换''' polarImg = cv2.warpPolar(bottle,(300,900),center,radius, cv2.INTER_LINEAR + cv2.WARP_POLAR_LINEAR) #cv_show('polarImg',polarImg) '''反变换''' b_bottle=cv2.warpPolar(polarImg,psp, center,radius, cv2.INTER_LINEAR + cv2.WARP_POLAR_LINEAR + cv2.WARP_INVERSE_MAP) #cv_show('b_bottle',b_bottle)
