参考博文：霍夫变换原理网上很多，我就不在过多的赘述。在此，我只简要的描述一下霍夫变换的关键要点。 霍夫变换就是通过Canny等边缘检测算法找到关键点，然后以关键点为中心，做无数条直线，如果某一条直线上的点超过设定的阈值，则这条直线被检测出来。该方法在笛卡尔坐标系下是很难被实现的，霍夫变换就是将笛卡尔坐标系下的点映射到霍夫空间上，就像傅里叶变换一样。霍夫空间就是一个极坐标系描述的点空间。 所以，以点
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2024-06-27 09:50:14
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霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换原理类似，只是点对应的二维极径、极角空间被三维的圆心和半径空间取代。在标准霍夫圆变换中，原图像的边缘图像的任意点对应的经过这个点的所有可能圆在三维空间用圆心和半径这三个参数来表示，其对应一条三维空间的曲线。对于多个边缘点，点越多，这些点对应的三维空间曲线交于一点的数量越多，那么他们经过的共同圆上的点就越多，类似的我们也就可以用同样的阈值的方法来判断一个圆是否被检测到
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2024-03-04 12:35:37
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文章目录简介一、原理二、函数 简介Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。 霍夫线变换是一种用来寻找直线的方法。 是用霍夫线变换之前, 首先要对图像进行边缘检测的处理，也即霍夫线变换的直接输入只能是边缘二值图像。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、原理如果两个不同点在霍夫曼变换后得到的曲线在平面 - 相交, 这就意味着它们通过同一条直线. 一般来说, 一条直线
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2024-08-26 10:57:03
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基本概念 我们都知道一些边缘检测的有效方法，但是实际中由于噪声和光照不均等因素，使得在很多情况下获的边缘点不连续，必须通过边缘连接将它们转换为有意义的边缘。一般的做法是对经过边缘检测的图像进一步使用连接技术，从而将边缘像素组合成完整的边缘。霍夫（Hough）变换是一个非常重要的检测间断点边界形状的方法。它
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2024-05-07 10:47:54
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一步一步来：1、在白纸上画出一个直角坐标系，任意给出一个点；2、那么，对于点（x0,y0）,经过这个点的直线必定满足y0=k*x0+b,其中k是直线的斜率，b是直线的截距；3、上式可以化成b=y0-k*x0, 可以看作是以-x0为斜率，以y0为截距，在k-b空间上的一个直线方程（k，b为变量）；4、可见，k-b空间上的一条直线，代表了x-y空间经过特定点的所有直线，而x-y上的特定直线责
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2023-11-21 10:34:17
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文章目录前言霍夫变换概述霍夫变换直线检测原理从笛卡尔坐标系到霍夫空间两点一线的霍夫空间形式寻找共线的点直角坐标系存在的问题极坐标参数空间下的霍夫变换matlab霍夫变换直线检测示例检测步骤示例以及代码原图边缘检测对二值图像霍夫变换寻找霍夫空间中的交点在笛卡尔坐标系绘制线段关于houghlines的补充说明完整代码 前言本篇将介绍图像变换中的霍夫变换，该文章不会对霍夫变换做太过于详细的推导，将更注
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2024-05-24 22:48:07
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HoughCircles函数可以利用霍夫变换算法检测出灰度图中的圆。它和之前的HoughLines和HoughLinesP比较明显的一个区别是它不需要源图是二值的，而HoughLines和HoughLinesP都需要源图为二值图像。 1 void HoughCircles(InputArray image,OutputArray circles, int method, double dp,
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2024-08-05 11:17:42
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今天，我们将学习如何借助称为霍夫变换的技术来检测图像中的直线和圆。在开始对图像应用霍夫变换之前，我们需要了解霍夫空间是什么，我们将通过示例的方式来学习。1、参数空间当我们处理图像时，我们可以想象图像是在某些x和y坐标上的2d矩阵，在此之下，一条线可以描述为 y = mx + b但是在参数空间(我们将其称为霍夫空间)中，我可以代表与mvs 相同的线b，因此图像空间上线的特征将是m-b霍夫空间中该位置
一般我们在检测物体轮廓的时候，会有检测直线的需求，这时可以用到OpenCV当中的霍夫变换实现。 霍夫变换的原理的简单阐述见：http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/hough_lines/hough_lines.html#hough-lines简单来讲，对于单个像素来说，它可能是由许多直线经过的，我们通过一个点可以构造无
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2023-07-05 13:43:17
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承接上篇博文，在基本搞懂霍夫检测直线是怎么进化到检测圆后，开始（痴心妄想）自己写代码了！虽说最后的效果不是很好，但是重要的是在码代码过程中发现和解决的一些问题（不一定有共性，但兄弟萌可以避免下这些bug）。霍夫梯度法算法步骤上篇博文已经阐述了我们是如何从三维计数表格转到霍夫梯度法的，该算法主要分为两步，先找圆心疑似点，再对疑似点进行半径确定： 假设已经得到图像的边缘信息（包含角度和梯度值） 1.利
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2024-03-25 13:20:15
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CS131 Lecture06：边缘检测by：斯坦福大学计算机科学系github: zhaoxiongjun/CS131_notes_zh-CNgithub.com
（包含中英文版课件及相关课程视频）1 介绍本课程包括边缘检测、Hough转换和RANSAC。边缘检测提供了有意义的语义信息，有助于理解图像。这有助于分析元素的形状、提取图像特征，以及了解所描绘场景
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2024-03-26 08:27:25
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1.目的 （1）如何使用openCV的HoughCircles在图像中检测圆区域2.原理 [1]标准霍夫变换 霍夫圆变换可以根据霍夫线变换来实现 ，通过极坐标来表示圆（a，b）表示圆心，R表示半径，则圆表示为： x = a + Rcosθ y = b + Rsinθ θ的值为0-360 一开始我们假设R是已知的，那么我们就可以把x，y空间的公式变换为关于a、b空间的公式： a =
一、引言在图像处理和计算机视觉领域中，如何从当前的图像中提取所需要的特征信息是图像识别的关键所在。在许多应用场合中需要快速准确地检测出直线或者圆。其中一种非常有效的解决问题的方法是霍夫（Hough）变换，其为图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。二、霍夫变换概述 霍夫变换(Hough Transform)是图像
最近开始学习opencv，想检测图片上的圆环，发现霍夫变换可以做这样的效果出来，于是尝试用opencv3的霍夫变换做了下圆环检测。opencv中霍夫变换函数：void HoughCircles(InputArray image,OutputArray circles, int method, double dp, double minDist, double param1=100,double p
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2024-01-11 10:21:37
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霍夫变换 声明：本篇文章要求有一点python基础、了解直线和圆的数学方程，如果学过高等数学（立体几何部分）更佳。 1、Hough变换的算法思想 2、直线检测 3、圆检测 一、Hough变换的算法思想 Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性，将原始图像空
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2023-08-03 15:26:46
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一、霍夫变换Hough Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。二、霍夫空间在一个xOy 的坐标系空间里，经过（x1,y1）的直线有无数条，我们可
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2024-03-17 22:49:34
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霍夫变换-直线检测 Hough Line Transform 对图像上每一个像素点x,y，变换到霍夫空间，根据不同的角度θ可以绘制出一条曲线，不同位置的x,y可以绘制出多条曲线，通过这些曲线的交点所对应的r和θ可以还原出直线的位置。 对于任意一条直线上的所有点来说变换到极坐标中，从[0~360]空间，可以得到r的大小属于同一条直线上
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2023-07-04 20:28:18
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目录介绍参数模型直线拟合介绍到目前为止，我们一直在做图像处理，你把一个图像 和 应用一些函数相加得到一个新的图像我标记为。这很好，整个课程，实际上是整个职业生涯，数以万计的PHD写在图像处理上。但这不是我们来这里的原因。我们来谈谈真正的计算机视觉。在真实的视野中，你仍然可以拍摄一张照片，但你得到的是好东西。整个想法是我们把图像放进去，然后把东西拿出来。那么有哪些例子呢?也许只是一条线。左
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2024-04-19 18:44:13
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霍夫变换的原理，请大家参考下面这篇博文：霍夫变换进行直线检测分为两种实现方式：标准霍夫变换和概率霍夫变换。在OpenCV利用标准霍夫变换实现线检测中的函数是HoughLines()，利用概率霍夫变实现线检测的函数是HoughLinesP()。标准霍夫变换本质上是把图像映射到它的参数空间上，它需要计算所有的M个边缘点，这样它的运算量和所需内存空间都会很大。如果在输入图像中只是处理m（m<M）个
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2024-02-03 22:11:18
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前言通过这篇博客，你可以知道什么是霍夫变换，如何检测直线和圆，以及如何使用C++/Python和OpenCV实现图像的直线和圆检测。但是，这篇博客并不是通俗易懂，至少我开始是没搞明白到底什么是霍夫变换，它是怎么检测直线的。所以，建议先看这篇博客，图文并茂，讲得很好。什么是霍夫变换？霍夫变换是用于检测图像中的简单形状（诸如圆形，线条等）的特征提取方法。“简单”形状是指可以仅由几个参数表示的形状。例如
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2024-01-08 17:43:49
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