Python使用OpenCV进行圆检测示例
本仓库是一个简易教程，旨在展示如何利用Python结合OpenCV库来实现图片中的圆检测功能。无论是对计算机视觉感兴趣的初学者，还是寻求特定功能实现的开发者，都能通过本示例快速上手。
目录结构
- main.py : 包含核心代码，演示了如何使用OpenCV的HoughCircles方法检测圆形。
- example_images : 子目录，存放用于演示的示例图像。
- 示例图1.jpg : 用于演示的带有清晰圆圈的图像。
- README.md : 此文件，提供仓库简介和使用指南。
快速入门
安装要求
确保你的环境中已安装Python以及OpenCV库。如果未安装OpenCV，可以通过pip命令轻松安装：
pip install opencv-python
运行示例
- 首先，将项目克隆到本地或直接下载zip包解压。
- 打开终端或命令提示符，导航至项目目录。
- 使用Python运行
main.py文件：
python main.py
程序会加载示例图片，应用圆检测算法，并在原图上标出检测到的圆，然后显示处理后的图像。
理解代码
在main.py中，关键步骤包括读取图像、应用Hough变换来检测圆，以及一些参数调整来优化检测效果。这些参数（如dp, minDist, param1, param2, minRadius, maxRadius）是可调的，以适应不同场景下的圆检测需求。
文章参考
对于初学者，推荐阅读相关的文章（假设这里指向一个具体的博客或者文档链接），那里详细解释了OpenCV的基本概念、安装步骤以及圆检测原理，帮助你更深入地理解本示例背后的逻辑。
通过这个简单的示例，希望你能快速掌握使用OpenCV在Python中进行圆检测的方法，并为进一步探索计算机视觉领域打下基础。如果有任何问题或建议，欢迎提交GitHub Issue或贡献代码改进。