opencv物品定位_如何使用OpenCV实现基于标记的定位

加载待处理图片，为了便于显示，对图片进行缩放，其实缩放这个小技巧还可以提高后续的处理速度。然后对图片进行灰度处理，然后对图片记性二值化处理，去掉饱和度较低的部分，利用HoughCircles函数，提取轮廓为圆的部分。

注意调整HoughCirles函数的几个参数，可以抓到不同的结果，要耐心根据实际情况调整。

Mat resized;

resize(src,resized,Size(src.cols/ratio,src.rows/ratio));

int w=resized.size().width;

int h=resized.size().height;

Mat gray;

cvtColor(resized,gray,CV_BGR2GRAY);

blur(gray,gray,Size(3,3));

threshold(gray,gray,160,255,THRESH_BINARY_INV);

blur(gray,gray,Size(3,3));

vector circles;

HoughCircles(gray,circles,CV_HOUGH_GRADIENT,2,h/4,25,100,h/32,h/8);

vector::const_iterator it=circles.begin();

while(it!=circles.end())

{

circle(resized,Point((*it)[0],(*it)[1]),2,Scalar(0,0,255),2);

circle(resized,Point((*it)[0],(*it)[1]),(*it)[2],Scalar(0,0,255),2);

++it;

}

namedWindow("src");

imshow("src",resized);

namedWindow("resized");

imshow("resized",gray);

waitKey(0);

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