OpenCV 霍夫圆变换需要 8 位图像答案

【问题标题】：OpenCV Hough Circle Transform needs 8-bit imageOpenCV 霍夫圆变换需要 8 位图像
【发布时间】：2016-12-03 13:19:42
【问题描述】：

我正在使用我的 RaspberryPi 使用 Hough Circle Transform，当我使用 ROI 来检查这样的圆圈时：

for (x,y,w,h) in trafficLights:
    cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)
    roi = image[y:y+h,x:x+w]
    roi = cv2.medianBlur(roi,5)

    circles = cv2.HoughCircles(roi,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,
                       param1=50,param2=60,minRadius=0,maxRadius=0)
    circles = numpy.uint16(numpy.around(circles))

    for i in circles[0,:]:
        if i[2] < 100:
            cv2.circle(image,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
            cv2.circle(image,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)
            if i[1] > 315:
                print "Green Light"
            else:
                print "Red Light"

我收到此错误

The source image must be 8-bit, single-channel in function cvHoughCircles

如何将 ROI 转换为 8 位图像或错误是否意味着其他原因

提前感谢您！

编辑：

【问题讨论】：

您可以将image 转换为灰度。使用cv2.cvtColor(..., COLOR_BGR2GRAY)
@Miki 当我使用灰度图像时，它给了我另一个错误，我用图片更新了我的问题。
@Miki 仍然给出同样的错误。
您收到 NoneType 错误。我敢打赌，问题是圆圈是无的。这可能是因为您没有找到任何圈子。

标签： python opencv numpy channel hough-transform

【解决方案1】：

感谢 Miki 和 bpachev 的帮助！

第一个错误表示需要像这样转成灰度

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

NoneType 错误意味着没有找到圆圈，所以为了避免错误，你可以添加这个 if 语句

if circles is not None:
    circles = numpy.round(circles[0, :]).astype("int")

然后，由于在我知道有圆圈的地方没有找到圆圈，所以我不得不调整检测器的设置。

【讨论】：