一、简单介绍Hough变换是图像处理中从图像识别几何形状的基本方法之一，霍夫变换寻找直线和圆的方法相比其他方法，可以更好的减少噪声干扰。经典的霍夫变换常用来检测直线，圆，椭圆等。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。这样就把原始图像给定曲线的检测问题，转化为检测参数空间的峰值问题。也就是把检测整体特性转化为检测局部特性。比如
目录介绍用Hough检测圆圆的Hough变换介绍画好直线之后，记住，线是参数模型最简单的形式，现在我们来看看更复杂的东西，也就是圆。这是圆的方程，其中 a 和 b 是中心，r 是半径：现在我们假设半径已知。我们只需要找到这些点的位置。这里有一个圆，在这个圆上有三个点，这里的蓝点：那么，霍夫空间是什么呢?因为通常有三个未知数，a b r，但是我告诉过你们半径，霍夫空间就是 a 和 b ：对，中心位置
说明： 1、因为需要找到图片中的四个圆，刚开始我是直接在整张图片上找，可是发现周围的干扰因素太多了，调了一组参数，发现重复的圆太多了，还有其他我们不需要的误圆检测了出来。然后就想着分别检测，为了摆脱周围相似环境的影响，我将整张图片带圆的地方，剪裁了下来，分别剪裁了只带圆的正方形进行检测，这样就比较容易检测，找到准确位置。（提示一点，可能分别检测的时候，也可能在同一个圆的边界附近检测出了很多相似圆重
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2023-08-14 14:57:20
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其实检测圆形和检测直线的原理差别不大，只不过直线是在二维空间，因为y=kx+b，只有k和b两个自由度。而圆形的一般性方程表示为(x-a)²+(y-b)²=r²。那么就有三个自由度圆心坐标a,b,和半径r。这就意味着需要更多的计算量，而OpenCV中提供的cvHoughCircle()函数里面可以设定半径r的取值范围，相当于有一个先验设定，在每一个r来说，在二维空间内寻找a和b就可以了，能够减少计算
一、原理推文：Opencv2.4.9源码分析——HoughCircles图形可以用一些参数进行表示，标准霍夫变换的原理就是把图像空间转换成参数空间（即霍夫空间），例如霍夫变换的直线检测就是在距离-角度空间内进行检测。圆可以表示成： (x-a)2+(y-b)2=r2其中a和b表示圆心坐标，r表示圆半径，因此霍夫变换的圆检测就是在这三个参数组成的三维空间内进行检测。[ a,b,theta] 霍夫变换把
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2023-08-08 14:06:48
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在极坐标中，圆的表示方式为：x=x0+rcosθy=y0+rsinθ圆心为(x0,y0),r为半径，θ为旋转度数，值范围为0-359如果给定圆心点和半径，则其它点是否在圆上，我们就能检测出来了。在图像中，我们将每个非0像素点作为圆心点，以一定的半径进行检测，如果有一个点在圆上，我们就对这个圆心累加一次。如果检测到一个圆，那么这个圆心点就累加到最大，成为峰值。因此，在检测结果中，一个峰值点，就对应一
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2023-08-09 20:17:32
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基本内容 hough变换是图像处理中的一种特征提取算法，被广泛应用在图像分析、计算机视觉以及数位影像处理。霍夫变换是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。也即把检测整体特性转化为检测局部特性。比如直线、椭圆、圆
霍夫圆变换的基本原理与霍夫线变换大体类似对直线来说，一条直线能由极径极角（r，θ）表示，而对于圆来说，我们需要三个参数：圆心（a，b），半径 r 笛卡尔坐标系中圆的方程为：(x-a)2 + (y-b)2 = r2化简便可得到：a = x - r·cosθb = y - r·sinθ对于（x0，y0），我们可以将通过这一点的所有圆统一定义为：a = x0 - r·cosθb = y0
霍夫变换概述霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。
霍夫变换于1962年由PaulHough首次提出，最初的Hough变换是设计用来检测直线和曲线，起初的方法要求知道物体边界线的解析方程，但不需要有关区域位置的先验知识。这
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2023-09-05 14:33:15
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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
在图像处理中，霍夫变换可以用来检测 各种形状，如 直线、圆、椭圆 等 霍夫空间在笛卡尔坐标系下，一条直线可以表示为 y=kx+b，两点可以确定一条直线；如果把表达式改为 b=-kx+y，则转换到了 霍夫空间，该空间 横坐标是 k，纵坐标是 b，可以看到 一组 (k，b) 就可以确定一条直线；即 霍夫空间的一个点 就可以确定 笛卡尔坐标系下 的一条直线，反过来也成立，霍夫空间的
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2023-08-09 23:28:22
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1. 引言直线检测有很多应用：例如，创建矢量化图、端点检测等。在这篇文章中，我们不讨论其具体的应用程序，而是重点关于于如何使用传统算法和深度学习的方法来进行直线检测，这里我们将对二者进行相关比较。 闲话少说，我们直接开始吧！2. 霍夫变换通过opencv-python进行canny边缘检测和hough变换来进行直线检测是图像处理中最基本的思想。 其中，一个简单的读取图像并获取直线的样例代码如下：i
定义：霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，可以识别图像中的几何形状。它将图像空间中的特征点映射到参数空间进行投票，通过检测累计结果的局部极值点得到一个符合某特定形状的点的集合。经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍夫变换扩展到任意形状物体的识别，多为圆和椭圆。它的抗噪声、抗形变能力较强。另一种直线提取的方法是对图像边缘点进行链码追踪，在得到的链码串中提取直线
在这一篇文章中我们将学习使用OpenCV中的 HoughLines 函数和 HoughLinesP 函数来检测图像中的直线.在这个函数中,使用的是霍夫变换(Hough Transform) 这是计算机视觉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。主要是用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。也就是今天
基于HOUGH变换的矩形的检测作者： 2006-03-02在图像中查找直线、圆、椭圆的方法很多，网上也有很多类似的源代码。但是介绍矩形（正方形，长方形）查找的方法很少，本文介绍基于HOUGH变换的矩形的检测。
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
1、霍夫变换原理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。也即把检测整体特性转化为检测局部特性。比如直线、椭圆、圆、弧线等。（1）直线检测 画一条直线，要求出这条直线所在的位置。直线的方程可以用y=kx+b 来表示，其中k和b是参数，分别是斜率和截距。过某一点(
霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用，经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍夫变换扩展到任意形状物
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2023-09-10 10:01:38
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在OpenCV中HoughCircles()方法可以用来查找圆形，找到的圆形通过圆心位置和半径进行描述。1、接口 接口形式：cv2.HoughCircles(image,method,dp,minDist[,circles[,param1[,param2[,minRadius[,maxRadius]]]]])->circles参数含义：image：输入图像，8bit单通道图像。me
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
