Выполняет ли cv2.HoughCircles() размытие по Гауссу?
Это расширение вопроса другого пользователя, задающего необходимо ли выполнять размытие по Гауссу перед использованием cv2.Canny(). Из документации я знаю, что cv2.HoughCircles() вызывает детектор границ Canny (предположительно cv2.Canny()). Исходя из вопроса пользователя, мне нужно использовать размытие по Гауссу с размером ядра Sobel по умолчанию. Вызывает ли cv2.HoughCircles cv2.Canny() размер ядра Sobel по умолчанию? Если это так, метод cv2.HoughCircles() уже неявно использует размытие по Гауссу?
Заранее спасибо!
Ответы 1
Он не выполняет размытие по Гауссу.
Это рекомендуется применить Gaussian Blur
перед отправкой изображения в HoughCircles.
It also helps to smooth image a bit unless it's already soft. For example, GaussianBlur() with 7x7 kernel and 1.5x1.5 sigma or similar blurring may help.
В текущая реализация в OpenCV нет вызова Gaussian Blur.
Ах, я совсем пропустил следующую функцию (void HoughCircles()). Эта функция вызывает HoughCircles() с param3 = 3, поэтому HoughCirclesGradient вызывает Sobel() со стандартным размером ядра Sobel (3x3), который не применяет размытие по Гауссу. Спасибо за вашу помощь!
Спасибо за быстрый ответ! Я смотрю на страницу Github, на которую вы меня связали, и метод HoughCircles() в C++, похоже, принимает параметр «param3». При ближайшем рассмотрении этот «param3» при передаче в HoughCirclesGradient() определяет размер ядра для Sobel() и Canny(). Судя по документации Python, такого параметра «param3» в HoughCircles() не существует; делает ли «param3» в Python по умолчанию значение 3, стандартный размер фильтра Собеля 3x3?