Wie genau funktioniert der Parameter dp in der Funktion houghcircle in der opencv-Bibliothek?
Ich versuche das @ zu versteh.houghcircles() Funktion und ich verstehe nicht ganz, wiedp beeinflusst die Ergebnisse.
Hoch schauenhttp: //docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/feature_detection.html? highlight = houghcircles # houghcircles, es sagt
dp - Inverses Verhältnis der Akkuauflösung zur Bildauflösung.
Beispielsweise
obdp=1, der Akku hat die gleiche Auflösung wie das Eingangsbild.
Obdp=2, der Akku hat halb so große Breite und Höhe.
Sagen Sie, Sie haben ein 1000x1000-Bild. Sie setzen dann dp auf 3, damit der Akku nur 1/3 des Bildes sieht? Oder ist es so, dass die Bildgröße gleich bleibt, aber die Anzahl der Pixel geringer ist? jemals 3 Pixel in dem Originalbild korrelieren mit 1 Pixel, das der Akkumulator sieht, als ob das Originalbild "verschwommen" ist?
Ich habe es geschafft, die Anzahl der roten Äpfel in einer Schüssel genau zu bestimmen, indem ich die anderen Parameter verstanden und dann mit @ herumgespielt habdp.
Vielleicht ist mein Verständnis des Akkus auch falsch, da die beiden miteinander korrelieren? Soweit ich weiß, ist es die Häufigkeit, mit der eine Region "getroffen" wird, aber ich bin nicht sicher, wie sie eine "getroffene Region" berechnet.
Mein Code nimmt eine Schale Äpfel, wandelt sie in HSV um, fasst die rötlichen Farbtöne zusammen, wandelt sie mit bitWiseOr in Schwarz oder Weiß (kein Graustufenformat) um und führt dann einige.erode() / .dilate() um das Rauschen zu reduzieren, dann.houghcircles().
Mein resultierendes Bild sieht so aus
Danke im Voraus