1、准备一张示例图片，如图示，图片中存在方形，多变形，不规则图形，圆形，且颜色各异。 下面介绍如何定位图中的两个圆。此图片大家可以使用windows自带的小画家来画，注意画圆的时候按shift键可以画出正圆。
2、引用Open觊皱筠桡CV 头文件和库文件，并且包含vector， 后面要用到。#include <opencv2/highgui/high爿讥旌护gui.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <iostream>#include <stdio.h>#include <vector>#include <math.h>#pragma comment (lib,"opencv_core244d.lib")#pragma comment (lib,"opencv_highgui244d.lib")#pragma comment (lib,"opencv_imgproc244d.lib")using namespace std;using namespace cv;
3、加载待处理图片，为了便于显示，对图片进行缩放，其实缩放这个小技巧还可以提高后续的处理速度。然后对图片进行灰度处理，然后对图片记性二值化处理，去掉饱和度较低的部分，利用HoughCircles函数，提取轮廓为圆的部分。注意调整HoughCirles函数的几个参数，可以抓到不同的结果，要耐心根据实际情况调整。Mat resized; resize(src,resized,Size(src.cols/ratio,src.rows/ratio)); int w=resized.size().width; int h=resized.size().height; Mat gray; cvtColor(resized,gray,CV_BGR2GRAY); blur(gray,gray,Size(3,3)); threshold(gray,gray,160,255,THRESH_BINARY_INV); blur(gray,gray,Size(3,3)); vector<Vec3f> circles; HoughCircles(gray,circles,CV_HOUGH_GRADIENT,2,h/4,25,100,h/32,h/8); vector<Vec3f>::const_iterator it=circles.begin(); while(it!=circles.end()) { circle(resized,Point((*it)[0],(*it)[1]),2,Scalar(0,0,255),2); circle(resized,Point((*it)[0],(*it)[1]),(*it)[2],Scalar(0,0,255),2); ++it; } namedWindow("src"); imshow("src",resized); namedWindow("resized"); imshow("resized",gray); waitKey(0);
4、代码解读：使用HoughCircles必须注意，传入的第一个参数必须是灰度图，根据需要设置其参数，参数2 ：累加器分辨率， 参数3： 两个圆之间的最小距离，参数4：Canny 高阀值，参数5：最小投票数，参数6，7：最小，最大半径。函数抓取的圆保存到向量circles中， Vec3f 是个3个变量的结构体Vec3f[0] ，Vec3f[1] 对应圆心坐标值，Vec3f[2] 对应圆心半径。为了显示结果， 使用circle函数画出圆心和圆，颜色使用红色。
5、但是摄像头拍照不比电脑作图，实际拍照会受光照条件和强度的影响，导致抓取结果偏差很大。 如下图，实际拍摄的图可能有阴影投射，灰度处理后影响值得抓取。使用上述代码，却抓到了7个圆，实际只需要左右2个，所以可以根据坐标将不需要的过滤掉。
6、实际基于标记的坐标定位也可使用如下的图形进行实现，该图解析出来后不但能够识别坐标，还可判断方向，实际开发中，下图会转化为海明码进行分析。以上，如帮到读者，请投宝贵一票，谢谢。
