在影象處理和計算機視覺領域中，如何從當前的影象中提取所需要的特徵資訊是影象識別的關鍵所在。在許多應用場合中需要快速準確地檢測出直線或者圓。其中一種非常有效的解決問題的方法是霍夫（hough）變換。
以上原理部分，**霍夫圓變換的基本原理和上面講的霍夫線變化大體上是很類似的，只是點對應的二維極徑極角空間被三維的圓心點x, y還有半徑r空間取代。說「大體上類似」的原因是，如果完全用相同的方法的話，累加平面會被三維的累加容器所代替：在這三維中，一維是x，一維是y，另外一維是圓的半徑r。這就意味著需要大量的記憶體而且執行效率會很低，速度會很慢。
對直線來說, 一條直線能由引數極徑極角
表示. 而對圓來說, 我們需要三個引數來表示乙個圓, 也就是：
這裡的（xcenter，ycenter）表示圓心的位置 (下圖中的綠點) ，而 r 表示半徑, 這樣我們就能唯一的定義乙個圓了, 見下圖:
在opencv中，我們一般通過乙個叫做「霍夫梯度法」的方法來解決圓變換的問題。
需要注意的是，使用此函式可以很容易地檢測出圓的圓心，但是它可能找不到合適的圓半徑。我們可以通過第八個引數minradius和第九個引數maxradius指定最小和最大的圓半徑，來輔助圓檢測的效果。或者，我們可以直接忽略返回半徑，因為它們都有著預設值0，單單用houghcircles函式檢測出來的圓心，然後用額外的一些步驟來進一步確定半徑。
1 #include "opencv2/opencv.hpp"2
using
namespace
cv;3
4void
main()
522 imshow("
dst"
, dst);
23 waitkey(0
);24 }
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