我正在Raspberry Pi上的经过HSV过滤的PiCamera提要上运行HoughCircles()，以检测到粉红色的球。有时，我会得到[[[0. 0. 0.]]]的ndarray结果，它与np.zeros(shape=(1, 1, 3))相同，而不是在相机视图中没有圆形时所期望的None。我看了看文档，但是没有看到为什么它会返回这个的任何细节。我也查看了源代码，但找不到C++ code的Python包装器，这似乎也无济于事。
这是我的函数调用：
circles = cv2.HoughCircles(frame, cv2.HOUGH_GRADIENT, 3, frame.shape[0] / 4, param1=220, param2=110, minRadius=5)
我想知道为什么它会做一些事情，比如识别一个我什至在imshow()上都看不到的小东西（它总是在（0,0）周围是全黑的；什么都没有，但零），那么为什么它总是在（0,0）且半径为0？我提供minRadius=5时看不到如何返回半径为0的圆。我不认为这实际上是有效的检测。有时需要执行数百次才能执行，但是看来我可以通过快速移动相机之类的东西（例如我的手）来触发它。
有任何想法为什么会发生这种情况，也许有人经历过这种情况？
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我在C ++中遇到了一个相同的问题，其中HoughCircles（）将为某些图像返回一个列表，其中包含单个[0,0,0]。已发现这是由OpenCV的RemoveOverlaps（）方法中的错误引起的，并将在以后的版本（例如3.4.7、4.2.0等）中修复。
如果您需要更多信息，请查看我编写的错误报告： https://github.com/opencv/opencv/issues/14432