直线检测直线检测可以通过OpenCV的HoughLines和HoughLinesP函数来完成，它们仅有的差别是：第一个函数使用标准的Hough变换，第二个函数使用概率Hough变换，即只通过分析点的子集并估计这些点都属于一条直线的概率，这在计算速度上更快。函数原型：HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength
转载
2023-12-27 21:31:33
347阅读
目录c++检测垂直线 检测所有线：python RANSAC直线检测c++C++: void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=0 )第一个参数，InputAr
转载
2024-01-08 17:04:27
116阅读
例五：Canny边缘检测1.图像缩放新加入的函数：cvCreateImage(cvSize(img->width/2,img->height/2), img->depth, img->nChannels)创建图像结构来保存缩放后的图像 cvPyrDown(img, out)将图像进行缩放,第一个参数为输入的图像，第二个为输出的图像，输出图像
转载
2024-05-08 12:53:43
262阅读
package com.opencv;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
i
转载
2024-06-07 14:30:04
40阅读
2023.8.5 文章目录1、OpenCV安装2、图片的读入、保存3、Canny算法边缘检测4、ROI mask5、霍夫变换6、离群值过滤7、最小二乘拟合8、直线绘制9、视频流读写 1、OpenCV安装conda管理虚拟环境与否看自己 pip install opencvimport cv2
print(cv2.__version__)查看该库是否安装成功2、图片的读入、保存import cv2
转载
2024-08-19 20:36:51
190阅读
（1）项目介绍 本项目主要使用OpenCV库，对视频中的车道线进行识别。通过图像处理技术，实现对车道线的处理、检测，并在视频中准确标记出车道线的位置。实施思路如下：a. 视频处理：读取视频文件，并对视频中的每一帧进行处理。b. 图像转换：将视频帧从彩色模式转换为灰度模式，以便进行后续处理。c. 噪声去除：使用高斯模糊对图像进行去噪，提高边缘检测的
转载
2024-07-25 16:54:17
226阅读
一：线段检测程序如下：// 11HoughLines.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
#pragma comment(linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTSta
转载
2023-09-20 15:54:52
434阅读
1. 引言霍夫曼直线检测（Hough Line Detection）是一种在图像中检测直线的经典算法。它通过在极坐标空间内累积直线的交点，从而有效地检测图像中的直线。在本篇博客中，我们将使用Python和OpenCV库来实现霍夫曼直线检测，并深入介绍该算法的原理、相关API以及代码实例。2. 霍夫曼直线检测原理霍夫曼直线检测是一种基于累加器的技术。其原理可以简单概括为以下几个步骤：边缘检测：首先，
一、形态学应用案例开、闭运算、形态学梯度等原理：相关函数:morphologyEx(InputArray src, OutputArray dst, int op, lnputArray kernel, Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar &a
# 用OpenCV在Java中检测图像中的线条
## 引言
在许多计算机视觉应用中，线条检测是基础而重要的一个步骤。它能够帮助我们识别图像中的边缘、轮廓以及结构信息。这篇文章将介绍如何在Java中使用OpenCV库来检测图像中的线条，并给出一个完整的项目方案。
## 环境准备
在开始编码之前，你需要确保你的开发环境中已经安装了以下工具和库：
1. **Java Development K
原创
2024-10-11 09:03:39
193阅读
# Python OpenCV 霍夫变换检测图像中的线条
在计算机视觉领域，线条检测是一项重要的任务，尤其是在边缘检测和图像分析中。霍夫变换（Hough Transform）是一种用于识别图像中几何形状的图形分析技术，特别适用于线型物体的检测。本文将通过 Python 和 OpenCV 库来展示如何使用霍夫变换检测图像中的线条，并给出相应的代码示例。
## 霍夫变换的基本原理
霍夫变换的核心
# Python OpenCV 测线条实现指南
欢迎来到 Python 和 OpenCV 的世界！本篇文章旨在帮助刚入行的开发者了解如何使用 OpenCV 测量图片中的线条。我们将通过一个简单的流程指导你一步一步实现这个目标。准备好了吗？让我们开始吧！
## 流程概述
我们将通过以下步骤来测量线条：
| 步骤 | 操作内容 |
|--
# Python OpenCV: 如何使线条变细
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是被广泛使用的库之一。很多时候，我们需要对图像中的线条进行处理，比如使线条变细。本文将介绍如何使用Python和OpenCV实现线条变细的效果，并通过代码示例进行说明。
## OpenCV基础介绍
OpenCV是一个开源计算机视觉
原创
2024-09-27 06:31:34
164阅读
现在在做毕业设计，打算用树莓派做一个监控，实现人脸检测后拍照，并录取一段30S的视频，然后继续进行人脸检测。本次教程我们由浅入深，先讲解人脸检测部分代码。注意：如果您有linux上opencv开发基础，那么本教程足够，如果没有那么您可能要移步下载下载完成后，解压到home文件夹，定位到“ opetes2_视频人脸检测测试+拍照保存时间+储存录像 ”下-->cmake . -->make
Goal在本教程中，您将学习如何使用 OpenCV 函数应用各种线性滤波器来平滑图像，例如：blur()GaussianBlur()medianBlur()bilateralFilter()Theory笔记下面的解释属于 Richard Szeliski 的 Computer Vision: Algorithms and Applications 一书和 LearningOpenCV平滑，也称为模
转载
2024-04-23 16:31:04
52阅读
# Python PIL线条检测
## 引言
在图像处理领域，线条检测是一项重要且有趣的技术，能够帮助我们从图像中提取出有价值的信息。在这里，我们将重点介绍如何使用Python的Pillow库（PIL的一个分支）来检测图像中的线条，并展示一个简单的代码示例。通过这一过程中，我们将探索一些基本的图像处理概念，以及如何利用Python实现线条检测。
## 什么是线条检测？
线条检测是一种图像处
原创
2024-10-28 05:10:25
68阅读
在本篇博文中，我们将探讨“Java OpenCV去除线条”的问题，涵盖从背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南到生态扩展等方面。这将有助于开发者高效处理与图像处理和计算机视觉相关的挑战。
### 背景定位
在许多图像处理应用中，常常会遇到包含多条干扰线条的图像数据。这些线条不仅会干扰后续的图像分析工作，还可能影响最终结果的准确性。特别是在自动化检测质量控制和机器视觉领域，这种情况更是
在图像中我们经常需要用到将某个局部特征画出来，比如物体检测，物体追踪等等，今天来看看有哪些好玩的绘图工具吧！常用的绘图有：画直线、圆、矩形、字符串，在OpenCV中分别可以用cv2.line(), cv2.circle(), cv2.rectangle(), cv2.putText()来实现，所有的绘图函数返回值均为None，不能用img=cv2.paintFunction()。1.cv2.lin
转载
2024-03-08 14:37:27
224阅读
霍夫变换：为了能够正确识别和检测任意方向的和任意位置的直线，使用Duda和Hart提出的直线极坐标方程: 这就是霍夫变换的公式。openCV 的基于概率的算法是根据“Robust Detection of Lines Using the Progressive Probabilistic Hough Transform”写的，我们看一下算法源码：/*Image输入图像rho与象素相关单位
转载
2024-08-20 17:47:12
49阅读
OpenCV实现图形的绘制一、OpenCV绘制直线line(img, 开始点, 结束点, 颜色,…)img: 在哪个图像上画线开始点、结束点：指定线的开始与结束位置颜色、线宽、线型Shift：坐标缩放比例import cv2
import numpy as np
img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)
# 画线，坐标点为(x,y),颜色，线宽
cv2.
转载
2023-12-14 12:08:45
386阅读
