用opencv的外圓和內(nèi)圓怎么找圖像的圓？我想你可以用OpenCV的Hough圓變換來實(shí)現(xiàn)。當(dāng)然，您也可以使用cvfiteclispe函數(shù)來返回橢圓的中心坐標(biāo)以及長(zhǎng)軸和短軸。半徑可以通過擬合得到。代碼

用opencv的外圓和內(nèi)圓怎么找圖像的圓？

我想你可以用OpenCV的Hough圓變換來實(shí)現(xiàn)。當(dāng)然，您也可以使用cvfiteclispe函數(shù)來返回橢圓的中心坐標(biāo)以及長(zhǎng)軸和短軸。半徑可以通過擬合得到。代碼如下：cvbox2dbod=cvfitellipse2（ptset）ptset是一組點(diǎn)

用顏色來識(shí)別物體是不準(zhǔn)確的。

因?yàn)轭伾珜?duì)光太敏感，所以環(huán)境光一改變顏色就改變。

如果在檢測(cè)過程中顏色設(shè)置過寬，會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤識(shí)別的問題。

opencv中檢測(cè)圓的方法？

總體思路如下，可以改進(jìn)：

1?；贖ough變換的圓檢測(cè)

2。對(duì)檢測(cè)到的每個(gè)圓的顏色進(jìn)行直方圖分析，取概率最大的顏色作為該圓的顏色信息

3。將檢測(cè)到的所有圓的顏色與參考對(duì)象（球）的顏色信息進(jìn)行比較，取最近的一個(gè)進(jìn)行跟蹤

您的想法是將現(xiàn)有圖像和樣本圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，然后判斷鉤子上的特征點(diǎn)是否匹配。如果是的話，它就是有鉤子的圖像，如果不是，它就是沒有鉤子的圖像。在我看來，你沒有刪除錯(cuò)誤的匹配點(diǎn)可能是錯(cuò)誤的。您應(yīng)該刪除錯(cuò)誤的匹配點(diǎn)并再次分析它們。

opencv形狀識(shí)別加顏色識(shí)別？

這取決于你的目的。比如說現(xiàn)在的車這么先進(jìn)好用，你還需要了解變速箱的原理嗎？這取決于你的目的。如果只是普通駕駛，你不需要知道。如果你是一個(gè)機(jī)械師，你必須理解。如果你是一個(gè)汽車制造商的工程師，你必須對(duì)它非常了解。簡(jiǎn)言之，這取決于具體的需要。