Python：检索使用 HoughCircles 找到的圆圈数
Python: Retrieve number of circles found with HoughCircles
我一直在寻找使用 HoughCirlces 来计算给定图像中出现的圆圈数量的方法，该图像只有黑色或白色，并且圆圈非常圆，因为它们来自粒子检测器并且出现了 alpha 粒子作为圆圈。以下代码片段是我目前正在使用的，但是一旦检测到圆圈，我就不知道如何找出找到了多少。任何帮助将不胜感激。
另一方面，如果有人有好的方法可以为给定类型的图像找到 HoughCircles 的准确参数值，这也会有所帮助，
image = cv2.imread(imPath)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.cv.CV_HOUGH_GRADIENT, 1.2, 100)
circles 是一个列表，每个找到的圆都有一个元素。文档说明 [0]：
"circles – Output vector of found circles. Each vector is encoded as a 3-element floating-point vector (x, y, radius) ."
所以len(circles)给你圈数。
这个问题是在 Google 搜索中出现的，但对我不起作用（len(circles) 总是显示 1）。所以我改用 len(circles[0,:])。
我一直在寻找使用 HoughCirlces 来计算给定图像中出现的圆圈数量的方法，该图像只有黑色或白色，并且圆圈非常圆，因为它们来自粒子检测器并且出现了 alpha 粒子作为圆圈。以下代码片段是我目前正在使用的，但是一旦检测到圆圈，我就不知道如何找出找到了多少。任何帮助将不胜感激。
另一方面，如果有人有好的方法可以为给定类型的图像找到 HoughCircles 的准确参数值，这也会有所帮助，
image = cv2.imread(imPath)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.cv.CV_HOUGH_GRADIENT, 1.2, 100)
circles 是一个列表，每个找到的圆都有一个元素。文档说明 [0]：
"circles – Output vector of found circles. Each vector is encoded as a 3-element floating-point vector (x, y, radius) ."
所以len(circles)给你圈数。
这个问题是在 Google 搜索中出现的，但对我不起作用（len(circles) 总是显示 1）。所以我改用 len(circles[0,:])。