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图像变换（10）：霍夫圆变换:HoughCircles()函数

HoughCircles函数可以利用霍夫变换算法检测出灰度图中的圆。它相比之前的HoughLines和 HoughLinesP，比较明显的一个区别是不需要源图是二值的，而HoughLines和 HoughLinesP都需要源图为二值图像。

第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，即源图像，需为8位的灰度单通道图像。第二个参数，InputArray类型的circles，经过调用HoughCircles 函数后此参数存储了检测到的圆的输出矢量，每个矢量由包含了3个元素的浮点矢量(x,y,radius)表示。第三个参数，int类型的 method，即使用的检测方法，目前OpenCV中就霍夫梯度法一种可以使用，它的标识符为HOUGH_GRADIENT(OpenCV2中可写作CV_HOUGH_GRADIENT)，在此参数处填这个标识符即可。

第四个参数，double类型的dp，用来检测圆心的累加器图像的分辨率于输入图像之比的倒数，且此参数允许创建一个比输入图像分辨率低的累加器。例如，如果dp=1时，累加器和输入图像具有相同的分辨率。如果dp=2，累加器便有输入图像一半那么大的宽度和高度。第五个参数，double类型的minDist，为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离，即让算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离。这个参数如果太小的话，多个相邻的圆可能被错误地检测成了一个重合的圆。反之，这个参数设置太大，某些圆就不能被检测出来。第六个参数，double类型的param1，有默认值100。它是第三个参数method设置的检测方法的对应的参数。对当前唯一的方法霍夫梯度法cV_HOUGH_GRADIENT，它表示传递给canny 边缘检测算子的高阈值，而低阈值为高阈值的一半。第七个参数，double类型的 param2，也有默认值100。它是第三个参数method设置的检测方法的对应的参数。对当前唯一的方法霍夫梯度法cV_HOUGH_GRADIENT，它表示在检测阶段圆心的累加器阈值。它越小，就越可以检测到更多根本不存在的圆，而它越大的话，能通过检测的圆就更加接近完美的圆形了。第八个参数，int类型的 minRadius，有默认值0，表示圆半径的最小值。

第九个参数，int类型的 maxRadius，也有默认值0，表示圆半径的最大值。需要注意的是，使用此函数可以很容易地检测出圆的圆心，但是它可能找不到合适的圆半径。我们可以通过第八个参数minRadius和第九个参数 maxRadius指定最小和最大的圆半径，来辅助圆检测的效果。或者，可以直接忽略返回半径，因为它们都有着默认值0，只用 HoughCircles函数检测出来的圆心，然后用额外的一些步骤来进一步确定半径。示例程序:

代码如下：

运行截图：

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