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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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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#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include using namespace cv;
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2022-09-09 00:05:21
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背景引言在图像处理中，如果图像由已知形状和大小的物体组成，需要找出物体的形状的问题。在解决这些问题的许多可能方法中，一种是在图像中移动一个合适形状和大小的掩模，寻找图像与掩模的相关性，因由于形状变形，旋转、缩放等原因，特殊的掩模常常与在特处于是的数据中特体的表示相差太大。一种非常有效的解决问题的方法是Hough变换，本节中介绍Hough变换直线检测原理和相关知识。基本介绍霍夫变换(Hough Tr
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
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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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Hough变换的原理：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。霍夫变换运用两个坐标空间之间的变换将在一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一个坐标空间的一个点上形成峰值，从而把检测任意形状的问题转化为统计峰值问题。我们知
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2024-03-03 07:44:13
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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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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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霍夫曼变换(Hough Transform)的原理霍夫曼变换是一种可以检测出某种特殊形状的算法，OpenCV中用霍夫曼变换来检测出图像中的直线、椭圆和其他几何图形。由它改进的算法，可以用来检测任何形状的图形。传统Hough变换 ：枚举统计法找到通过足够多数量的像素点的所有直线，它分析每个单独的像素，并识别出所有的可能经过它的直线。当同一条直线穿过许多点，便意味着这条线的存在足够明显。 累加器 累加器就是用来记录某条直线被识别了多少次，霍夫曼最直接的想法是，计算所有可能的直线，找出重复数量最多的那几条，重复次数就是识别的阈值。 演算步骤 Hough transform演算步骤（以直线为例）...
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2013-09-03 20:01:00
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霍夫（HOUGH）变换 霍夫变换是图像处理中用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（通常，直线，圆等）的常用方法。经典的霍夫变换常用来检测直线，圆，椭圆等。为什么要进行霍夫变换，当然是为了实现某种目的，比如检测，（废话）。它是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种方法。在预先知道区域形状的条件下，利用霍夫变换
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2023-10-17 17:37:42
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图像处理分析过程中，检测特定的形状是重要的一步。霍夫变换(Hough)通过转换坐标系，将特定形状的检测映射到参数空间中，从而根据参数空间中的值来确定特定形状的相关信息。 Hough变换的比较简单的应用例子有检测直线和检测圆。检测直线xcos(θ)+ysin(θ)=ρ。常用的y=wx+b公式，因为不能兼容y=b的情况，所以不能使用。对于某个点，其坐标是(xi,yi)，过该点的直线有无数条，
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2024-07-01 21:29:43
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由椭圆的公式(1)可得，确定一个椭圆需要5个参数，a,b 为椭圆的长轴和段轴，P,Q 为椭圆中心坐标，θ为椭圆的旋转角度。如果用传统的Hough变换方法，参数空间需要五维。这种方法在计算过程中所耗费的时间和空间资源是惊人的,根本无法应用于实际。为此，人们提出了很多新的改进算法。
改进算法主要分为两种：1）随机Hough变换(RHT),采用多到一的
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2024-01-04 17:06:38
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一、定义Hough变换是一种用于在图像中检测直线、圆等形状的技术。Hough变换的基本思想是将图像空间中的点映射到参数空间中，形成一个参数空间图像，然后在参数空间中寻找明显的峰值，这些峰值对应于图像空间中的直线或圆。在Hough变换中，直线的参数表示为两个变量：斜率和截距。对于圆，参数表示为圆心和半径。对于每个图像点，可以在参数空间中构建一个曲线或圆弧。这些曲线或圆弧在参数空间中相交的点表示在图像
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2023-10-10 20:27:47
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一、直线检测1、直线检测cv.HoughLines：使用标准霍夫变换，找到二值图像中的直线lines = cv.HoughLines(
image, # 8-bit、单通道的二值图像
rho, # 累加器的距离分辨率，以像素为单位
theta, # 累加器的角度分辨率，以弧度为单位
threshold, # 累加器的阈值参数，太大会过滤大部分直
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2024-02-29 10:46:50
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霍夫变换Hough霍夫变换(Hough)是一个非常重要的检测间断点边界形状的方法。它通过将图像坐标空间变换到参数空间，来实现直线与曲线的拟合。1.直线检测1.1 直线坐标参数空间在图像x−y坐标空间中，经过点(xi,yi)的直线表示为： yi=axi+b(1) 其中，参数a为斜率，b为截矩。 通过点(xi,yi)的直线有无数条，且对应于不同的a和b值。如果
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2023-12-05 22:40:22
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1. 用途Hough变换是一种在图像中寻找直线，圆及其它简单形状的方法．当我们对图像进行边缘检测之后，可用Hough变换识别图像中的简单形状．该转换也是对图像的一种抽象（由繁到简）．下面介绍最基本Hough变换：寻找直线算法．2. 思路Hough变换通过从直角
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2023-07-19 20:08:48
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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
Hough变换在直线提取中的改进
今天谈一谈Hough变换进行直线提取，以及自己对这个算法做的一些改进。 目标特征提取在计算机视觉研究中的地位、作用和重要性相信不需要我在此多说。直线提取在很多实际项目中都是基础性工作，有着重要的作用。 尽管有相当多的研究者投入了相当
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2024-01-20 22:07:21
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总结霍夫变换是一种思想，用来检测任意能够用数学公式表达的形状，即使这个形状被破坏或者有点扭曲。霍夫变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上，根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解，那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数（比如说直线，那么就会得到直线的斜率k与常数b，圆就会得到圆心与半径等等）。很容易想到，我们用k,b作为参数空间表示，那么直角坐标系的点就变成了新空间里的线；直角坐
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2024-01-20 22:24:56
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