Question

我的图像如下：

我试图通过HoughCircles功能检测圆圈。在检测之前，我对图像进行阈值处理，并通过高斯技术对其进行模糊处理。结果如下：

倒置的图像更大，因为我碰巧发现，如果我不调整具有相同宽高比的图像，霍夫圆圈算法会发现很多圈子，或者找到非常错误的圆圈集合。我在一定程度上理解了霍夫变换算法。我使用此代码段来检测圈子：

circles = cv2.HoughCircles(invertedBlurredImg, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 30, param1=100, param2=23, minRadius=7, maxRadius=20)

我尝试了很多不同的dp值，范围从1到2.我认为如果我接近2，灵敏度会下降，并且更有可能在质量差的图像中找到圆圈。然而，即使我不放大反转的图像，我认为圆圈非常清晰，我不明白为什么它找不到所有圆圈，除非我放大图像。

以下是原始尺寸图像和放大图像时检测到的圆圈。

通过放大图像可以获得什么积极效果？由于在调整大图像期间进行的插值，它是否像扩张一样工作？

由于

Answer 1

你遇到了问题而且你用另一种方式解决了它。您的问题是HoughCircle的参数。它们对你的小圈来说太高了。您没有更改它们，而是更改了图像大小。因此，您的新图像适合旧参数，因此给您带来了良好的效果。

解决方法是更改HoughCircle参数，直到您在原始图像上获得良好效果。我很确定minRaduis需要减少一点。