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如何确定实验数据的圆形？

实验数据保存为Tiff文件，其实就是一个强度分布的矩阵，与实际的图片是有区别的。

标签图像文件格式（Tag Image File Format，TIFF）是一种灵活的位图格式，主要用来存储包括照片和艺术图在内的图像，最初由Aldus公司与微软公司一起为PostScript打印开发。TIFF与JPEG和PNG一起成为流行的高位彩色图像格式。TIFF格式在业界得到了广泛的支持，如Adobe公司的Photoshop、The GIMP Team的GIMP、Ulead PhotoImpact和Paint Shop Pro等图像处理应用、QuarkXPress和Adobe InDesign这样的桌面印刷和页面排版应用，扫描、传真、文字处理、光学字符识别和其它一些应用等都支持这种格式。从Aldus获得了PageMaker印刷应用程序的Adobe公司控制着TIFF规范。

我们需要一个检测圆的算法来实现，我主要参考了这两个教程
Detecting Circles in Images using OpenCV and Hough Circles
Circle Detection using OpenCV | Python

但是我需要再做更改的是：

上面给的例子都是导入一个颜色图，具有RGB三个通道的数据，我们用cv2库可以轻松实现不同颜色通道的表示方法。
实验数据是tiff文件，其实是单通道的数据，我们需要先读取数据

1	np.array(plt.imread(Path+Filename))

再将数据保存为uint8格式

1	img = img.astype(np.uint8)

再保存为灰度图像数据

1	gray = np.array(Image.fromarray(img))

再进行锐化处理

1	gray_blurred = cv2.blur(gray, (3, 3))

最后运用函数cv2.HoughCircles来检测

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detected_circles = cv2.HoughCircles(gray_blurred,
                                    cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=20, minDist=400, param1=50,
                                    param2=30, minRadius=60, maxRadius=90)

可以定义一个函数完成这些操作。

def find_center(image_ori, num_approxi):
    num_size_ori = np.shape(image_ori)[0]
    num_size_ori_half = int(num_size_ori/2)

    # First approximated range of the picture
    num_approxi = 200
    img = image_ori[num_size_ori_half-num_approxi:num_size_ori_half +
                    num_approxi, num_size_ori_half-num_approxi:num_size_ori_half+num_approxi]

    img = img.astype(np.uint8)
    gray = np.array(Image.fromarray(img))

    # Blur using 3 * 3 kernel.
    gray_blurred = cv2.blur(gray, (3, 3))
    #gray_blurred =gray
    # Apply Hough transform on the blurred image.
    detected_circles = cv2.HoughCircles(gray_blurred,
                                        cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=20, minDist=400, param1=50,
                                        param2=30, minRadius=60, maxRadius=90)
    # if detected_circles is not None:

    #     # Convert the circle parameters a, b and r to integers.
    #     detected_circles = np.uint16(np.around(detected_circles))

    #     for pt in detected_circles[0, :]:
    #         a, b, r = pt[0], pt[1], pt[2]

    #         # Draw the circumference of the circle.
    #         cv2.circle(img, (a, b), r, (0, 255, 0), 2)

    #         # Draw a small circle (of radius 1) to show the center.
    #         cv2.circle(img, (a, b), 1, (0, 0, 255), 3)
    #         cv2.imshow("Detected Circle", img)
    #         cv2.waitKey(0)
    return detected_circles