大家好，我对OpenCV和计算机视觉还比较新手，目前卡在一个问题上，虽然这个问题可能看起来很简单，但请原谅我的新手身份 🙂
我正在尝试从横截面图像中检测钢筋。
我正在使用以下代码：
import cv2import cv2.cv as cvimport numpy as npimg = cv2.imread('test/t2.jpg',0)img = cv2.equalizeHist(img)cimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)circles = cv2.HoughCircles(img,cv.CV_HOUGH_GRADIENT,1,10,param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=25)circles = np.uint16(np.around(circles))for i in circles[0,:]: # draw the outer circle cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)cv2.imshow('detected circles',cimg)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()这是我目前得到的结果，效果并不理想：
我希望能得到一些关于如何继续解决这个问题的建议，以及如何进一步学习CV，因为我对此非常感兴趣！
非常感谢！
回答：
HoughCircles 在处理像你这样的复杂图像时，检测圆形的能力不够强。
Stack Overflow 上已经有了一些关于这个问题的讨论。你可以参考这些帖子，它们都有高质量的被接受的答案
标准方法：
噪声图像：
另一种方法：
