为什么我不能在 python 函数中使用 HoughCircles？

Question

不确定我做错了什么，但我无法在函数内部将 HoughCircles 运行...

import cv2
import numpy as np

def test(image):
    circles = cv2.HoughCircles(image, cv2.HOUGH_GRADIENT, 4, 70, minRadius=70, maxRadius=74)
    if circles is not None:
        circles = np.uint16(np.around(circles))
    for x, y, r in circles:
        cv2.circle(image, (x, y), r, [0, 0, 255], 2)
    return image
img = cv2.imread('initial_frame.png')
image2 = test(img)

cv2.imshow('test', image2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这导致...

circles = cv2.HoughCircles(image, cv2.HOUGH_GRADIENT, 4, 70, minRadius=70, maxRadius=74)
cv2.error: OpenCV(4.5.3) C:\Users\runneradmin\AppData\Local\Temp\pip-req-build-1i5nllza\opencv\modules\imgproc\src\hough.cpp:2253: error: (-215:Assertion failed) !_image.empty() && _image.type() == CV_8UC1 && (_image.isMat() || _image.isUMat()) in function 'cv::HoughCircles'

如果我删除对 HoughCircles 的调用，则 image2 会按要求显示。

Answer 1

关于解释错误。它来自 hough.cpp#L1659:

CV_Assert(!_image.empty() && _image.type() == CV_8UC1 && (_image.isMat() || _image.isUMat()));

将其分解，必须满足以下所有条件：

!_image.empty()：输入图片不能为空；
_image.type() == CV_8UC1：输入图像必须是8U（8位无符号，np.uint8）和C1（单通道）；
_image.isMat() || _image.isUMat()：检查输入是Mat还是UMat（在Python中，必须是numpy数组）；

影响您的问题是您只能在单通道（灰度）图像上调用 cv2.HoughCircles()，您的图像有 3 个通道。将您的图像转换为灰度，然后重试。

为什么我不能在 python 函数中使用 HoughCircles？

why can't I use HoughCircles inside a python function?

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