环境：Python3.8 和 OpenCV内容：Hough圆检测将直角坐标系中的一个圆映射为新坐标系中的一个点，对于原直角坐标系中的每一个圆，可以对应(a, b, r) 这样一个点，这个点即为新三维中的点。标准法实现步骤： 1.获取原图像的边缘检测图像；2.设置最小半径、最大半径和半径分辨率等超参数；3.根据转化后空间的圆心分辨率等信息，设置计数器N(a, b, r)；4.对边缘检测图像的每个白色
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2023-12-02 21:01:28
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注:此教程是对贾志刚老师的opencv课程学习的一个记录,在此表示对贾老师的感谢.需求: 找出下图中的圆形.如果直接用霍夫圆检测 的话,效果很差.代码:#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main() { Mat frame = imread("/home/fuhong/code/cpp/opencv_le
原创
2021-07-07 14:02:10
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基于python使用OpenCV实现在一张图片中检测出圆形，并且根据圆检测结果信息，绘制 标记出圆的边界和圆心。1 HoughCircles 霍夫圆检测函数在Opencv中使用HoughCircles函数可以实现圆的检测，具体函数参数如下： image: 输入图像，8位灰度单通道图像method: 检测圆的方法,目前OpenCV中有HOUGH_GRADIENT和HOUGH_G
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2024-02-28 09:09:39
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霍夫圆变换的工作方式与前一个教程中解释的霍夫线变换大致类似。在线检测情况下，线由两个参数定义。在圆圈情况下，我们需要三个参数来定义圆：在哪里定义中心位置（格力点）并且是半径，这允许我们完全定义一个圆，如下所示：为了提高效率，OpenCV实现了一种比标准Hough变换稍微复杂的检测方法：霍夫梯度法。有关详细信息，请查看学习OpenCV或您最喜欢的计算机视觉参考书目代码这个程序做什么用的？加载图像并模
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2023-10-08 23:42:13
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本期我们将介绍如和使用OpenCV以及Tensorflow实现深蹲检测在检疫期间，我们的体育活动非常有限，这样并不好。在进行一些居家运动时，我们必须时刻保持高度的注意力集中，以便记录自己每天的运动量。因此我们希望建立一个自动化的系统来实现运动量计算。考虑到我们在深蹲时，有明确阶段和大幅度变化的基本运动，实现对深蹲的计数会相对比较简单。下面我们就一起尝试实现它吧！数据采集使用带相机的Raspberr
介绍 凸包(Convex Hull)是一个计算几何（图形学）中的概念，它的严格的数学定义为：在一个向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。 在图像处理过程中，我们常常需要寻找图像中包围某个物体的凸包。凸包跟多边形逼近很像，只不过它是包围物体最外层的一个凸集，这个凸集是所有能包围这个物体的凸集的交集。如下图所示：在上图中，绿色线条所包围的凸集即为白色图形的凸包。
目录效果展示 基础理论（HSV）为什么用HSV空间而不是RGB空间？HSV1、Hue（色相）2、Value（明度）3、Saturation（饱和度）一、初始化滑动条初始化1、创建回调函数2、窗口设置（名称） 3、滑动条设置代码二、运动函数三、舵机控制四、在HSV空间下获取二值图1、获取滑动条的值2、转HSV（三通道：H、S、V）3、转二值图（单通道阈值处理）4、结合HSV三个通
Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法，HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来，各有优势：优势：HoughCircle对噪声点不怎么敏感，并且可以在同一个图中找出多个圆；反观拟合圆算法，单纯的拟合结果容易受噪声点的影响，且不支持一个输入中找多个圆缺点：原始的Hough变换找圆，计算量很大，而且如果对查找圆的半径不加控制，不但运算量巨大，而
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2024-05-21 14:48:29
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文章目录前言一、试过的方法二、最终使用的方法1.先极坐标变换2.计算斜率总结 前言想了挺久，一直没解决这个问题。后面勉强解决了。一、试过的方法1.想用圆度来解决，后来发现圆度差值很小，完整的圆圆度0.89，然后有缺角的圆圆度0.88。 2.想用面积来解决，但是图片中每个圆大小不是一致的，是有一些差别的，也没办法。 3.多边形拟合、凸包都不合适。 4.想使用角点的数量来确定，发现也是不行。看下图二
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2024-06-07 07:19:14
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写在前面Feature scaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性，最常用的2个例子可能是：特征间的单位（尺度）可能不同，比如身高和体重，比如摄氏度和华氏度，比如房屋面积和房间数，一个特征的变化范围可能是[1000, 10000]，另一个特征的变化范围可能是[−
实验三 边缘检测算子一、 实验目的 利用opencv或其他工具编写实现下图的sobel算子和robert算子边缘检测二、 实验过程 利用opencv python实现sobel算子和robert算子边缘检测 (1)在python安装opencv库 这个步骤我在第二个实验，图像滤波里写过了，就不再重复了。 (2)编写代码 代码如下：import cv2
import numpy as np
im
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2023-11-01 23:07:09
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挑战任务：使用OpenCV绘制一个随系统时间动态变化的时钟。01挑战内容完成如下图所展示的动态时钟，时钟需随系统时间变化，中间显示当前日期。 其实本次任务涉及的OpenCV知识并不多，但有助于提升大家的编程实践能力。挑战题不会做也木有关系，但请务必在自行尝试后，再看下面的解答噢，不然…我也没办法(￣▽￣)”02 挑战解答一 方案本次挑战任务旨在提升大家的动手实践能力，解决
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2024-05-24 19:44:42
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合霍夫圆。使用的图片来自：://.ihalco ...
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2021-08-05 02:08:00
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边界聚类椭圆检测算法经典椭圆检测方法投票（聚类）方法随机hough变换椭圆检测算法最优化方法基于弧段的方法边界聚类算法流程预处理边界像素连接线段列提取线段列旋转方向统一凹点和角点检测圆弧聚类再配对直接最小二乘法椭圆拟合实验效果边界聚类算法检测结果边界聚类算法和随机霍夫变换算法比较 经典椭圆检测方法椭圆检测算法经过多年的研究发展，已经基本形成一个较完整的体系。它们大致可以分为三类即投票（聚类）、最
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2024-04-28 11:15:45
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写在题前：这篇文章磨磨蹭蹭了好久，曾经两次接近完稿而丢失。我想任何事情在起步时都会有类似的囧境，还好我还有恒心继续下去。 摄像头标定的目的有两个。第一，要还原摄像头成像的物体在真实世界的位置就需要知道世界中的物体到计算机图像平面是如何变换的，摄像头标定的目的之一就是为了搞清楚这种变换关系，求解内外参数矩阵。第二，针孔摄像头的发明使得摄像头变成了亲民物品，大行于世，但是针孔摄像头有个很大的问题——畸
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2024-08-13 11:07:10
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使用 cv2.HoughCircles 方法，该方法基于霍夫变换，可以在图像中检测圆形。import cv2
import numpy as np
def main():
# 读取图像
image_path = 'path_to_your_image.jpg' # 请将此路径替换为你想要处理的图像的实际路径
image = cv2.imread(image_path)
在HDevelop中dev_close_window ()
read_image (Image, 'D:/bb/tu/8.jpg')
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
edges_sub_pix (GrayImage, Edges, 'canny', 1, 5, 10)
*亚像素边缘
select_shape_xld (Edges, SelectedXLD
