# 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 |
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import cv2import numpy as np# 展示图像，封装成函数def cv_show_im
原创
2022-12-14 16:23:41
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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
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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最后可以检测出两条车道线，但是，本课题的目的是通过提供一张图片，经过图像处理操作，经过算法模型得到违章的车辆情况，所以不能有人为的因素。所以这里再次回顾一下检测直线的算法之——Hough变换。Hough直线检测1.直线坐标参数空间在图像x−y坐标空间中，经过点(,)的直线表示为： 其中，参数a为斜率，b为截矩。 通过点(,)的直线有无数条，且对应于不同的a和b值。如果将和视为常数，而将原本的参数
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2024-05-09 08:13:17
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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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第一周：Python基本语法元素1.3 实例1：温度转换例：将摄氏度和华氏度互换利用转换公式如下：C=(F-32)/1.8，F=C*1.8+32代码：1.4Python程序语法元素分析1.命名与保留字变量是用来保存和表示数据的占位符号。变量采用标识符来表示，关联标识符的过程叫命名。命名要求大小写字母、数字、下划线和汉字等字符及组合。Python是大小写敏感、首字符不能是数字，名字不能与保留字相同。
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
霍夫变换就是通过图形的一种表示模式，加上一种转换方法，把图形的点集投射到一个点上以便检测。标准直线Hough变换采用如下参数化直线方程：x*cosθ＋y*sinθ＝ρ (1)式中，θ表示直线的法线方向，０≤θ
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2023-11-24 06:13:38
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Hough变换检测直线和圆引言： Hough变换被常用于检测图像中的直线和圆。其ough变换，通过计算点属于直线的概率，提高了算
原创
2022-08-23 20:24:19
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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。import cv2def HoughLinesP_d
原创
2024-04-11 14:40:19
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Hough变换：检测直线和圆 前言：Hough变换是一种在图像中寻找直线和圆的方法。结构如下：1、Hough变换如
原创
2022-08-23 20:18:32
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图像测量和机器视觉作业： 提取图像中的直线和点的位置坐标，将其按一定顺序编码存入一文本文件，并在原图像上叠加显示出来。 下午实验了一下： 程序环境：vs2013(活动平台为x64)+opencv3.1 (活动平台也要改) 程序运行时会在程序源文件目录下生成： 1）textRecord.txt文件，记
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2016-12-25 18:33:00
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目录前言正文原理函数CannyHoughLinescv.linecv.houghLineP结果参考文献 前言霍夫变换(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
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2024-01-15 03:09:03
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#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
目录 一、简介二、原理三、Python代码实现 一、简介 Hough（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。Hough变换是将图像坐标空间变换到参数空间，利用点与线的对偶性，将原始图像空间的给定的曲线（今天主要介绍直线）通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。这样就把
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2023-09-20 04:00:55
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引言：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[53]，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用[54]，经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍
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2024-03-07 15:58:06
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对于一份试卷，我现在需要检测到填空题上面的横线。如下图： 很多人第一反应是霍夫直线检测，包括我也是想到用霍夫直线检测。然而事实并不尽如人意。因为在我的博客中并没有放上霍夫直线检测这一部分，所以，我用霍夫直线算法来检测试卷上的横线。霍夫直线检测：#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<math.h
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2024-05-07 19:50:38
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这里只是记录了一些常见形状的绘制，更多形状的绘制请参考OpenCV参考手册中的相关API；1.绘制直线API说明： 除了直线，OpenCV还提供了绘制折线的API，如下：参考程序：//绘制直线
Point P1 = Point(0, 0);//点的定义
Point P2;
P2.x = 200;
P2.y = 100;
Point P3 = Point(400, 0);
Scalar
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2024-03-07 10:40:30
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