基于HOUGH变换的矩形的检测作者： 2006-03-02在图像中查找直线、圆、椭圆的方法很多，网上也有很多类似的源代码。但是介绍矩形（正方形，长方形）查找的方法很少，本文介绍基于HOUGH变换的矩形的检测。
霍夫变换概述霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，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PaulHough首次提出，最初的Hough变换是设计用来检测直线和曲线，起初的方法要求知道物体边界线的解析方程，但不需要有关区域位置的先验知识。这
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2023-09-05 14:33:15
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霍夫圆变换的基本思路是认为图像上每一个非零像素点都有可能是一个潜在的圆上的一点，跟霍夫线变换一样，也是通过投票，生成累积坐标平面，设置一个累积权重来定位圆。在笛卡尔坐标系中圆的方程为：其中（a,b）是圆心，r是半径，也可以表述为：即所以在abr组成的三维坐标系中，一个点可以唯一确定一个圆。而在笛卡尔的xy坐标系中经过某一点的所有圆映射到abr坐标系中就是一条三维的曲线：经过xy坐标系中所有的非零像
上个教程我们讨论了霍夫线变换，这次我们来看看霍夫圆变换。原理霍夫圆变换和霍夫线变换的原理类似。霍夫线变换是两个参数(r,θ)，霍夫圆需要三个参数，圆心的x,y坐标和圆的半径.如下对应的三个参数c1,c2,c3：例如:其形状和：类似，该函数是由z=x沿z轴旋转而成的圆锥曲面。对于xy平面的一个点x0,y0(上述对应的点为（1,1）），则对应的由c1,c2,c3组成三维空间的空间曲面。对于c1,c2,
霍夫线变换 1. 霍夫线变换是一种用来寻找直线的方法. 2. 是用霍夫线变换之前, 首先要对图像进行边缘检测的处理，也即霍夫线变换的直接输入只能是边缘二值图像.实现： 1. 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示. 例如: a. 在 笛卡尔坐标系: 可由参数: (m,
【OpenCV（C++）】图像变换：霍夫变换霍夫变换概述霍夫线变换标准霍夫变换：HoughLines()函数累计概率霍夫变换：HoughLinesP()函数霍夫圆变换霍夫圆变换：HoughCircles()函数 在图像处理与计算机视觉领域中，如何从当前的图像中提取所需要的特征信息是图像识别的关键所在。在许多应用场合中需要快速准确地检测出直线或者圆。其中一种非常有效的解决问题的方法是霍夫变换，其为
一、直线检测相关算法 1.1 霍夫变换（Hough Transform） 霍夫变换（Hough Transform）换于1962年由Paul Hough 首次提出，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用，是图像处理中从图像中检测几何形状的基本方法之一。经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍夫变换经过扩展可以进行任意形状物体的识别，例如圆和椭圆。 霍
霍夫变换的原理，请大家参考下面这篇博文：霍夫变换进行直线检测分为两种实现方式：标准霍夫变换和概率霍夫变换。在OpenCV利用标准霍夫变换实现线检测中的函数是HoughLines()，利用概率霍夫变实现线检测的函数是HoughLinesP()。标准霍夫变换本质上是把图像映射到它的参数空间上，它需要计算所有的M个边缘点，这样它的运算量和所需内存空间都会很大。如果在输入图像中只是处理m（m<M）个
今天要整理的笔记内容是：图像的霍夫变换。那么，什么叫做霍夫变换呢？这里引用百度百科上 “霍夫变换” 词条的解释：霍夫变换是一种特征检测(feature extraction)，被广泛应用在图像分析（image analysis）、计算机视觉(computer vision)以及数位影像处理(digital image processing)。霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征，例如：线条。他的算法
文章目录简介一、原理二、函数 简介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。 霍夫线变换是一种用来寻找直线的方法。 是用霍夫线变换之前, 首先要对图像进行边缘检测的处理，也即霍夫线变换的直接输入只能是边缘二值图像。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、原理如果两个不同点在霍夫曼变换后得到的曲线在平面 - 相交, 这就意味着它们通过同一条直线. 一般来说, 一条直线
一、原理推文：Opencv2.4.9源码分析——HoughCircles图形可以用一些参数进行表示，标准霍夫变换的原理就是把图像空间转换成参数空间（即霍夫空间），例如霍夫变换的直线检测就是在距离-角度空间内进行检测。圆可以表示成： (x-a)2+(y-b)2=r2其中a和b表示圆心坐标，r表示圆半径，因此霍夫变换的圆检测就是在这三个参数组成的三维空间内进行检测。[ a,b,theta] 霍夫变换把
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2023-08-08 14:06:48
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其实检测圆形和检测直线的原理差别不大，只不过直线是在二维空间，因为y=kx+b，只有k和b两个自由度。而圆形的一般性方程表示为(x-a)²+(y-b)²=r²。那么就有三个自由度圆心坐标a,b,和半径r。这就意味着需要更多的计算量，而OpenCV中提供的cvHoughCircle()函数里面可以设定半径r的取值范围，相当于有一个先验设定，在每一个r来说，在二维空间内寻找a和b就可以了，能够减少计算
一，霍夫变换介绍：霍夫(Hough) 变换是一种用于检测线，圆或者图像中其他简单形状的方法。使用霍夫直线检测，首先要对图像进项边缘检测预处理。平面空间到极坐标空间的转换图像空间中的直线可以用两个变量表示。例如:在笛卡尔坐标系中：参数:(m,b)在极坐标系统:参数:(r,θ)霍夫变换基本原理是：二进制图像中的任何点都可能属于某些可能的线。如果为我们将每一条线参数化，比如斜率为 ,截距为 ,原始图像
目标在本章，我们将会理解霍夫变换的概念。我们将看到如何使用它来检测图像中的线条。我们将看到以下函数：cv.HoughLines()，cv.HoughLinesP()理论霍夫变换是一种可以检测任何形状的流行技术，如果你能用数学形式来表示这种形状的话。它可以检测形状，即使形状被破坏破或扭曲了一点。我们来看看它是如何作用于直线的。一条直线可以被表示成 y=mx+c 或者是参量形式(我们更熟悉的叫法是"极
霍夫变换霍夫变换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影，通过检测累计结果的局部极值点得到一个符号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，多为圆和椭圆。它的抗噪声、抗形变能力较强。另一种直线提取的方法是对图像边缘点进行链码追踪，在得到的链码串中提取直线。霍夫变换将在一个空间中具有相同
基本内容 hough变换是图像处理中的一种特征提取算法，被广泛应用在图像分析、计算机视觉以及数位影像处理。霍夫变换是从图像中识别几何形状的基本方法之一。Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。也即把检测整体特性转化为检测局部特性。比如直线、椭圆、圆
设已知一黑白图像上画了一条直线，要求出这条直线所在的位置。我们知道，直线的方程可以用y=k*x+b 来表示，其中k和b是参数，分别是斜率和截距。也就是说，我们将原始图像需要检测的直线，表示成y = k*x + b, 只要找出唯一的k，b即可检测出该直线。该直线在原始图中是一系列离散点的集合，过该直线上某一点(x0,y0)的所有直线的参数都
4_13_霍夫线变换 - OpenCV中文官方文档了解霍夫变换的概念。 - 我们将看到如何使用它来检测图像中的线条。 - 我们将看到以下函数：cv.HoughLines()，cv.HoughLinesP()前情提要如果可以用数学形式表示形状，则霍夫变换是一种检测任何形状的流行技术。 即使形状有些破损或变形，也可以检测出形状。我们将看到它如何作用于一条线。（原理有点没看明白）在应用霍夫变换
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2023-09-03 14:54:04
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一步一步来：1、在白纸上画出一个直角坐标系，任意给出一个点；2、那么，对于点（x0,y0）,经过这个点的直线必定满足y0=k*x0+b,其中k是直线的斜率，b是直线的截距；3、上式可以化成b=y0-k*x0, 可以看作是以-x0为斜率，以y0为截距，在k-b空间上的一个直线方程（k，b为变量）；4、可见，k-b空间上的一条直线，代表了x-y空间经过特定点的所有直线，而x-y上的特定直线责
在极坐标中，圆的表示方式为：x=x0+rcosθy=y0+rsinθ圆心为(x0,y0),r为半径，θ为旋转度数，值范围为0-359如果给定圆心点和半径，则其它点是否在圆上，我们就能检测出来了。在图像中，我们将每个非0像素点作为圆心点，以一定的半径进行检测，如果有一个点在圆上，我们就对这个圆心累加一次。如果检测到一个圆，那么这个圆心点就累加到最大，成为峰值。因此，在检测结果中，一个峰值点，就对应一
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2023-08-09 20:17:32
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