C# OpenCvSharp-HoughCircles（霍夫圆检测）简单计数

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using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Extensions;

namespace OpenCvSharp_HoughCircles_霍夫圆检测_
{
public partial class Form1 : Form
{
public Form1()
{
InitializeComponent();
}

private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
pictureBox1.Image = new Bitmap("test01.jpg");
Mat mat = new Mat("test01.jpg");
Mat matClone = mat.Clone();
Cv2.CvtColor(mat, mat, ColorConversionCodes.RGB2GRAY);//将彩色图像变成单通道灰度图像
//霍夫圆检测：使用霍夫变换查找灰度图像中的圆。
/*
* 参数：
* 1：输入参数： 8位、单通道、灰度输入图像
* 2：实现方法：目前，唯一的实现方法是HoughCirclesMethod.Gradient
* 3: dp :累加器分辨率与图像分辨率的反比。默认=1
* 4：minDist: 检测到的圆的中心之间的最小距离。(最短距离-可以分辨是两个圆的，否则认为是同心圆- src_gray.rows/8)
* 5:param1: 第一个方法特定的参数。[默认值是100] canny边缘检测阈值低
* 6:param2: 第二个方法特定于参数。[默认值是100] 中心点累加器阈值 – 候选圆心
* 7:minRadius: 最小半径
* 8:maxRadius: 最大半径
*/
CircleSegment[] cs = Cv2.HoughCircles(mat, HoughMethods.Gradient, 1, 100, 100, 30, 40, 50);

//排序
Array.Sort(cs, (cs1, cs2) =>
{
if (cs1 != null && cs1 != null)
{
if (cs1.Center.Y > cs2.Center.Y)
return 1;
else if (cs1.Center.Y == cs2.Center.Y)
{
if (cs1.Center.X < cs2.Center.X)
return 1;
else return -1;
}
else
return -1;
}
return 0;

});

int index = 1;
for (int i = 0; i < cs.Count(); i++)
{
//画圆
Cv2.Circle(matClone, (OpenCvSharp.Point)cs[i].Center, (int)cs[i].Radius, new Scalar(255, 255, 0), 2);
Cv2.PutText(matClone, (index++).ToString(), (OpenCvSharp.Point)cs[i].Center, 0, 1, new OpenCvSharp.Scalar(0, 0, 0), 2);
}
pictureBox2.Image = BitmapConverter.ToBitmap(matClone);
}
}
}

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Extensions;namespace OpenCvSharp_HoughCircles_霍夫圆检测_
{public partial class Form1 : Form{public Form1(){InitializeComponent();}private void button1_Click(object sender, EventArgs e){pictureBox1.Image = new Bitmap("test01.jpg");Mat mat = new Mat("test01.jpg");Mat matClone = mat.Clone();Cv2.CvtColor(mat, mat, ColorConversionCodes.RGB2GRAY);//将彩色图像变成单通道灰度图像//霍夫圆检测：使用霍夫变换查找灰度图像中的圆。/** 参数：*      1：输入参数： 8位、单通道、灰度输入图像*      2：实现方法：目前，唯一的实现方法是HoughCirclesMethod.Gradient*      3: dp      :累加器分辨率与图像分辨率的反比。默认=1*      4：minDist: 检测到的圆的中心之间的最小距离。(最短距离-可以分辨是两个圆的，否则认为是同心圆- src_gray.rows/8)*      5:param1:   第一个方法特定的参数。[默认值是100] canny边缘检测阈值低*      6:param2:   第二个方法特定于参数。[默认值是100] 中心点累加器阈值 – 候选圆心*      7:minRadius: 最小半径*      8:maxRadius: 最大半径*/CircleSegment[] cs = Cv2.HoughCircles(mat, HoughMethods.Gradient, 1, 100, 100, 30, 40, 50);//排序Array.Sort(cs, (cs1, cs2) =>{if (cs1 != null && cs1 != null){if (cs1.Center.Y > cs2.Center.Y)return 1;else if (cs1.Center.Y == cs2.Center.Y){if (cs1.Center.X < cs2.Center.X)return 1;else return -1;}elsereturn -1;}return 0;});int index = 1;for (int i = 0; i < cs.Count(); i++){//画圆Cv2.Circle(matClone, (OpenCvSharp.Point)cs[i].Center, (int)cs[i].Radius, new Scalar(255, 255, 0), 2);Cv2.PutText(matClone, (index++).ToString(), (OpenCvSharp.Point)cs[i].Center, 0, 1, new OpenCvSharp.Scalar(0, 0, 0), 2);}pictureBox2.Image = BitmapConverter.ToBitmap(matClone);}}
}