Python 3.x 如何在opencv python中自动设置HoughCircles参数以检测不同大小的圆？

我想自动设置HoughCircles参数，以检测图像中所有大小的圆。并且还应该检测出一组大小相同的圆

我试着在一张图片上画一组大小相同的圆圈。在不同的图像中有一组大小相同的圆，两幅图像中的圆的大小是不同的

因此，如何自动设置HoughCircles参数，以检测任何图像中的圆组

请帮帮我

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谢谢你，如果你想把相同大小的圆圈集中起来，下面的内容应该是一个很好的起点，可以根据你的应用程序进行调整

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('C:\\Test\\circles.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=2.0, minDist=50, minRadius=20, maxRadius=250)

radius_map = {}
for n in range(20, 250, 1):
    radius_map[n] = []

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

    for (x, y, r) in circles:
        radius_map[r].append((x, y, r))

    for key in radius_map:
        if len(radius_map[key]) > 0:
            output = img.copy()
            for x, y, r in radius_map[key]:
                cv2.circle(output, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)
                cv2.imshow(f"Radius {key}", output)

    cv2.waitKey(0)

如果您需要一些阈值带，例如，半径为50和51的圆被视为大小相同，您可以在

radius\u map

上迭代dict对象并将半径容器分组在一起

输入图像：

输出图像：

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嗨，乔恩，谢谢你的回答。我想在一段时间内检测一组圆、正方形或矩形（形状可以有不同的大小）。@FarzanaAnjum你最初的问题只提到了圆。检测各种形状是一个完全不同的问题。@FarzanaAnjum如果这个答案满足了您关于圆圈案例的问题，请发布一个关于其他案例的新问题，我将很乐意提供帮助。如果您提供一个预期输入的示例，将对您将来的问题有很大帮助。考虑在下一个问题中发布一个示例图像，并且也明确地指示所有用例。