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import cv2
import numpy as np
o=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/coins.png')#原始图像
cv2.imshow("original",o)
gray=cv2.cvtColor(o,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片
ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#将灰度图片转换为二值图片
contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#计算图像轮廓
n=len(contours)
contoursImg=[]
for i in range(n):
temp=np.zeros(o.shape,np.uint8)
contoursImg.append(temp)
(x,y),radius=cv2.minEnclosingCircle(contours[i])#计算最小圆形包围框
center=(int(x),int(y))#计算结果取整
print("返回值center:n",center)
radius=int(radius)#计算结果取整
print("返回值radius:n",radius)
cv2.circle(o,center,radius,(255,255,255),2)#绘制最小圆形包围框
cv2.imshow("result",o)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()返回值center: (226, 62) 返回值radius: 55
算法：最小圆形包围框是计算包围指定轮廓点集的中心的坐标和半径。
center, radius=cv2.minEnclosingCircle(points)
- center表示最小圆形包围框的中心
- radius表示最小圆形包围框的半径
- points表示轮廓
img=cv2.circle(img, center, radius, color[, thickness[, lineType]])
- img表示待绘制图像
- center表示圆心
- radius表示半径
- color表示绘制颜色
- thickness表示画笔粗细，可选参数
- lineType表示绘制线型，可选参数
