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Python skimage.transform.hough_circle用法及代碼示例

用法: skimage.transform.hough_circle(image, radius, normalize=True, full_output=False)

執行循環霍夫變換。

參數：

image：(M, N) ndarray: 具有表示邊的非零值的輸入圖像。
radius：標量或標量序列: 計算霍夫變換的半徑。浮點數轉換為整數。
normalize：布爾值，可選(默認為 True): 使用用於繪製半徑的像素數對累加器進行歸一化。
full_output：布爾值，可選(默認為 False): 將輸出大小擴展為最大半徑的兩倍，以檢測輸入圖片之外的中心。

返回：

H：3D ndarray(半徑索引，(M + 2R，N + 2R)ndarray): 每個半徑的霍夫變換累加器。如果full_output 為真，R 指定更大的半徑。否則，R = 0。

例子：

>>> from skimage.transform import hough_circle
>>> from skimage.draw import circle_perimeter
>>> img = np.zeros((100, 100), dtype=bool)
>>> rr, cc = circle_perimeter(25, 35, 23)
>>> img[rr, cc] = 1
>>> try_radii = np.arange(5, 50)
>>> res = hough_circle(img, try_radii)
>>> ridx, r, c = np.unravel_index(np.argmax(res), res.shape)
>>> r, c, try_radii[ridx]
(25, 35, 23)

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注：本文由純淨天空篩選整理自scikit-image.org大神的英文原創作品 skimage.transform.hough_circle。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。