HoughCircles.py

HoughCircles.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# USAGE : $ ./HoughCircles.py Media/foo.jpg

import cv
import sys

if __name__ == "__main__":
    image = cv.LoadImage(sys.argv[1], cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
    src = cv.LoadImage(sys.argv[1])

    # - Python 版 OpenCV では cv.HoughCircles の引数にメモリストレージは利用不可。
    #   Nx1 または 1xN の行列を使う。
    # - 行数(または列数)は大きく取っておかないと
    #     OpenCV Error: Null pointer () in cvSetSeqBlockSize, ...
    #   というエラーが出て止まるので注意。
    circle_storage = cv.CreateMat(256, 1, cv.CV_32FC3) # CV_32FC3 == (x, y, radius)
    cv.Smooth(image, image, cv.CV_GAUSSIAN, 5, 5)

    # 検出
    cv.HoughCircles(
        image,                # 画像
        circle_storage,       # 結果を受けとるバッファ
        cv.CV_HOUGH_GRADIENT, # アルゴリズムの指定
        2,                    # 内部でアキュムレーションに使う画像の分解能(入力画像の解像度に対する逆比)
        image.width / 10,     # 円同士の間の最小距離
        100,                  # 内部のエッジ検出(Canny)で使う閾値
        100,                  # 内部のアキュムレーション処理で使う閾値
        image.width / 4,      # 円の最小半径
        image.width / 3)      # 円の最大半径

    # 結果を入力画像に重ね打ち
    for r in range(circle_storage.rows):
        p = circle_storage[r,0]
        pt = (cv.Round(p[0]), cv.Round(p[1]))
        cv.Circle(
            src,                   # 画像
            pt,                    # 円の中心
            cv.Round(p[2]),        # 円の半径
            cv.CV_RGB(0, 0, 0xff), # 円の色
            3)                     # 円の太さ

    # 表示
    cv.NamedWindow("cvHoughCircles", 1)
    cv.ShowImage("cvHoughCircles", src)
    cv.WaitKey(0)