一、HoughLines( )函数
1.1 HoughLines( )函数各参数详解
voidHoughLines(InputArray image,OutputArray lines,double rho,double theta,int threshold,double srn =0,double
Ø 第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，即源图像，需为8位的
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include using namespace cv;
原创
2022-09-09 00:05:21
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1、在opencv中用对话框读取文件初次用对话框读取文件，参考了一些代码，关键是csFilter的构建，然后调用FileDlg，在此只能返回图像路径，不能返回图像。OnFlileSaveAs是类C布匹瑕疵键Dlg的成员函数，而类C布匹瑕疵键Dlg是CDialogEx的派生类，不可随意修改OnFlileSaveAs的参数，只能(1)用返回return，返回参数，此时注意函数声明时返回类型，不能用vo
# 使用 Python OpenCV 实现 Hough 直线变换
在计算机视觉中，Hough 变换是一种用于检测几何形状（例如线、圆、等）的技术。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 的 OpenCV 库实现 Hough 直线变换。以下是主要流程：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|---------
import cv2import numpy as np# 圆的检测原理# 霍夫梯度法：先确定圆心，再确定半径# 把原图做一次 Canny 边缘检测，得到边缘检测的二值图。# 圆的边缘点切线的垂直方向,也就是梯度方向过圆点,所以我们可以遍历图像的所有点,# 对每个像素点计为圆心的最佳半径# 该方
原创
2022-12-14 16:23:36
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对象测量opencv 中轮廓特征包括：如面积，周长，质心，边界框等。 多边形拟合API 获取轮廓的多边形拟合结果python-opencv API提供方法：cv2.moments()用来计算图像中的中心矩(最高到三阶)，cv2.HuMoments()用于由中心矩计算Hu矩,同时配合函数cv2.contourArea()函数计算轮廓面积和cv2.arcLength()来计算轮廓或曲线长度cv2.ap
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2024-03-26 08:02:40
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前言： 本文我们来学习矩形形状的拟合以及周长、面积的计算。一、点集的最小外包 点集是指坐标点的集。已知二维笛卡尔坐标系中的很多坐标点，需要找到包围这些坐标点的最小外包四边形或者圆，在这里最小指的是最小面积。如下图所示： 在OpenCV中，通过一系列的点（即点集）去找到这
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2023-11-27 06:01:19
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import cv2import numpy as np# 展示图像，封装成函数def cv_show_im
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2022-12-14 16:23:41
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霍夫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，应用很广泛，也有很多改进算法。主要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)。霍夫空间霍夫变换的关键是霍夫空间。  
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2024-04-08 19:13:30
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最近在用opencv寫一個文本定位的程序，獲取到字符輪廓之後需要進行合並，涉及到判斷矩形是否相交的問題，記得去年去三星通信研究院面試同樣問到了這個問題，如何判斷兩條線段是否相交，如何判斷兩個矩形是否相交。以前寫過一篇如何判斷線段相交的問題，上網查了一些方法，在這裡做一下後一個問題的總結：
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2023-06-27 16:40:07
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Hough(霍夫)变换是一种用于检测线、圆或者图像中其它简单形状的方法。最初Hough变换是一种线变换，这是一种相对较快的检测二值图像中直线的方法。 Hough线变换的基本理论是：二进制图像中的任何点都可能属于某些可能的线。如果我们将每一条线参数化，如斜率为a,截距为b,原始图像中的点就可以转换为对应于通过该点的所有线在该平面(a,b)中的点的轨迹。当然也可能是一部分轨迹。如果我们将原图中每个非0
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2024-05-08 22:25:20
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目标本文档尝试解答如下问题: 使用OpenCV函数 Canny 检测边缘. 原理Canny 边缘检测算法 是 John F. Canny 于 1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，也被很多人认为是边缘检测的 最优算法, 最优边缘检测的三个主要评价标准是:低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘，同时尽可能的减少噪声产生的误报。高定位性:&nb
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2024-06-04 21:39:50
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前言这篇文章对于我实在是太有用了，害怕原链接哪天会失效，因此转过来了。分析问题照片中的PPT区域总是沿着x,y,z三个轴都有倾斜（如下图），要想把照片翻转到平行位置，需要进行透视变换，而透视变换需要同一像素点变换前后的坐标。由此可以想到，提取矩形区域四个角的坐标作为变换前的坐标，变换后的坐标可以设为照片的四个角落，经过投影变换，矩形区域将会翻转并充满图像。因此我们要解决的问题变为：提取矩形的四个角
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2023-12-12 21:05:42
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8. 几何形状的检测和拟合8.1 点集的最小外包8.1.1 最小外包
矩形OpenCV提供如下函数：cv::RotatedRect cv::minAreaRect(cv::InputArray points)points：接收三种点集形式 第一种：N×2的Mat类型，每一行代表一个点的坐标且数据类型只能是 CV_32S 或者 CV_32F； 第二种：vector<Point>或者vect
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2024-01-28 18:47:10
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采用OPENCV，从一幅图像中提取部分区域，并保存为新图像。
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2023-06-09 17:27:17
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利用OPENCV对矩形表面进行角点检测简单介绍一下思路，标记一个很像矩形的表面，首先得对图像或视频（以下只说图像，其实视频一样道理）进行预处理，尽可能消除噪声、不感兴趣部分的干扰，比如说我这个示例的图像中有几处灯光，但是我只想提取黄色两条小灯以及其连成的矩形。示例目标大概样子思路+代码分析以下是一些头文件，有些可能用不上，这里用了ros在下一遍文章中将会进一步讲到如何用rviz显示提取的部分仿真内
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2024-01-02 15:00:28
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1什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”形状是可以仅由几个参数表示的形状。例如，一条线可以用两个参数（斜率，截距）表示，一个圆有三个参数：中心坐标和半径（x，y，r）。霍夫变换在图像中找到这样的形状方面做得很好。使用Hough变换的主要优点是它对遮挡不敏感。让我们通过一个例子来看看霍夫变换是如何工作的。1.1应用霍夫变换以检测图像中的线条极坐标
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2022-05-07 18:05:57
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目录1 什么是霍夫变换1.1 应用霍夫变换以检测图像中的线条1.2 累加器1.3 线条检测1.4 圆环的检测
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2022-12-17 19:23:07
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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 原理看视频：https://www.bilibili.com/video/BV16i4y1R7kf?spm_id_from=333.999.0.0 霍夫直线检测标准的霍夫变换 cv::HoughLines从平面坐标转换到霍夫空间，最终输出是 表示极坐标空间霍夫变换直线概率 cv::HoughLinesP最终输出是直线的两个点
原创
2022-01-25 11:30:58
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算法的整体思路：1.根据设定的阈值canny_threshold，使用canny边缘检测得到可能为圆边缘的点edges。2.分别计算x,y方向的sobel梯度，用来判断edges点的边缘梯度方向，一个点需计算正、反两个梯度方向(由源码中的k1控制)。3.遍历所有的edges点，根据设定的圆半径范围[min_radius,max_radius]，在累加投票图中统计圆心出现的次数(参数dp控制累加投票
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2024-10-23 19:34:44
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