1樓：Ada
圓的識別在影象處理裡面屬於比較基礎的問題，有很多的演算法都可以用來進行圓的識別，其中比較常用的主要有：
Circular Hough Transform（CHT）
CHT屬於圓的檢測裡面最基本一類演算法，已經存在了好幾十年了，它基於的理論就是任何乙個圓都必須滿足（x-a)^2+(y-b)^2=r^2這個基本公式，其中x、y是圓周點的橫縱座標，r是圓的半徑，在已知半徑的前提下，以圓周點為圓心以該半徑畫圓，那麼所有圓周點畫出來的圓相交的點就是該圓的圓心，知道了圓心又已知了半徑，那麼這個圓就找到了。因此CHT的第乙個步驟是對影象進行邊緣檢測，找到邊緣之後以邊緣所有的點為圓心以已知半徑畫圓，所有畫出來的圓交叉最多的點即定義為圓心，再以該圓心以已知半斤畫圓，那麼整個圓就檢測出來了。
CHT圓識別過程
Randomized Hough Transform（RHT）
由於CHT要對所有的邊緣上的點進行畫圓尋找權重最高的圓心，計算量相當大，而RHT則是對CHT的一種簡化，它基於的假設就是很多的形狀其實不需要所有的邊緣點都參與計算，比如一條直線，只要知道其中的2個點就可以得出來，而乙個圓則只需要知道它上面的3個點就可以畫出來，因此在找到邊緣之後，它會隨機的選擇幾個點，根據這些點找到的圓心畫圓，然後進行若干次迭代來找到在容忍閾值之內的最優的圓。
Randomized Circle detection（RCD）
RCD也是為了避免CHT的高計算量而衍生出來的演算法，它也只選取少量的點來進行計算，通過若干次的迭代來找到相對最優的圓，只是和RHT的計算理念略有不同而已。這裡面有很多人都在研究各種各樣的隨機選點方法，也衍生出了各種隨機圓檢測的叫法。
以上是一些在圓的識別裡面比較常用的演算法，Python影象處理裡面OpenCV也有相關的包可以用來呼叫研究。
2樓：雲時之間
Opencv內部提供了乙個基於Hough變換理論的找圓演算法
題主可以看看:HoughCircle這個包
我就會這些了....
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