円ハフ検出は、勾配付きエッジ点列から円を検出する機能です。
詳しくはクラス、データ構造の説明をご参照ください。
検出されるデータ:

円ハフ検出は、検出機能を持つ本体(クラス、関数)とデータ構造で構成されます。

本体: (クラス)

クラス	内容
CFvCircleHough	円ハフ検出の基本クラスです。抽象クラスですので、インスタンスの生成は行えません。
CFvCircleHoughCorrelationEdge	相関エッジ法により画像のエッジを抽出して、円検出を行うクラスです。
CFvCircleHoughSobelEdge	ソーベル法により画像のエッジを抽出して、円検出を行うクラスです。

本体: (関数)

関数	内容
CircleHough	勾配付きエッジ点列をハフ空間に投票し、円検出を行う関数です。

データ構造:

クラス	内容
CFvCircleHoughResult	直線ハフ検出の検出結果を格納するクラスです。複数の直線ハフデータを格納します。
CFvCircleHoughData	単一の直線ハフデータを格納するクラスです。
CFvCircleHoughParam	直線ハフ検出のパラメータセットです。

データ構造: (エッジ検出処理用)

クラス	内容
CFvEdge2DCorrelationParam	相関エッジ法によるエッジ検出で使用されるパラメータを保有します。 CFvCircleHoughCorrelationEdge クラスで使用されます。
CFvEdge2DSobelParam	ソーベル法によるエッジ検出で使用されるパラメータを保有します。 CFvCircleHoughSobelEdge クラスで使用されます。

当ライブラリでは、勾配付きエッジについて、以下のように定義しています。

エッジの向きは画像の色で黒(輝度低)から白(輝度高)の方向を向いているものとします。角度の単位は「度」とします。下の図を参考にしてください。

また、直線の傾き(向き)は角度で表わすことができますが、その角度はその直線上にあるエッジの角度と同じものとします。

例えば、上左の図では、一番上の辺上にあるエッジの向きは２７０度ですから、この辺(直線)の傾きを表わす角度も２７０度となります。同様に考えて、一番左にある辺(直線)の傾きを表わす角度は１８０度、ということになります。

注意して頂きたい点は、直線の傾きを表わす角度の範囲は３６０度である、ということです。上左の図の例では、一番下の辺の傾きは９０度であり、平行である一番上の辺とは１８０度差があることになります。これはエッジの向きが逆になっているからです。