Java OpenCV 清除直线的实用指南
在进行图像处理，尤其是在计算机视觉领域时，清除图像中的直线成为了一个常见需求。它可以涉及到很多业务场景，比如对图像进行预处理，去除图像中的干扰线条，以提高后续处理的准确性。这篇博文中，我将分享如何在 Java 中利用 OpenCV 实现直线的清除，同时记录我解决这一问题的过程。
> **用户原始反馈：**
> "在处理Luigi的建筑图像时，我们
七、绘制形状和文字 1、在图片中绘制一条线 Point表示2D平面上的一个点，可用以下两个方式定义Point p;
p1.x = 10; p1.y = 8;//第一种
p = Point(10, 8);//第二种画线用到函数line( );void MyLines() {//划线函数定义
Point p1 = Point(20, 30);//定义线的起始点
Point p2 = P
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2024-04-21 19:17:11
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本节重点在图片处理算法的实现，本例的算法的巧妙之处是在灰度变换中的阀值的选取，它并没有用到OpenCV库中的Canny和sobel等算子，这些算子很经典，但是都有其局限性，要求图片不能有阴影，不然变换后进行轮廓提取时误差会非常的大，甚至超出许可范围，本例算法是根据图片亮度求出平均的亮度，将其作为阀值，在实践中取得了很好的效果，误差集中在1%左右。 &nbs
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2023-11-15 15:27:46
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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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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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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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目录1. 原理介绍2. OpenCV中的 C++ 函数定义2.1 标准的霍夫线变换 cv::HoughLines2.2 概率统计霍夫线变换 cv::HoughLinesP3. 示例14. 示例2（官方）1. 原理介绍 霍夫变换在检测各种形状的的技术中非常流行，如果你要检测的形状可以用数学表达式写出，你就可以是使用霍夫变换检测它。及时要检测的形状存在一点破坏或者扭曲也可
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2024-01-20 22:56:20
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在这篇博文中，我将分享如何在 OpenCV 中使用 Java 进行直线拟合的过程。这个过程不仅包括了My工作场景中的具体问题，也包含了一些参数解析、调试步骤以及性能调优等方面的内容。
## 背景定位
在某个项目中，我需要处理大量的图像数据，并且需要从图中提取出直线信息。目标是提高自动检测图像中线条的准确性。由于图像数据的多样性，以及线条可能受干扰的情况，简单的检测方式不能满足需求。这让我开始探
# 使用Java OpenCV拟合直线
在计算机视觉和图像处理领域，直线拟合是一项基本技术，用于识别图像中直线的存在。本文将介绍如何使用Java结合OpenCV库进行直线拟合的实践，并提供相应的代码示例。
## 什么是直线拟合？
直线拟合是通过已知数据点确定一条直线的过程，通常使用最小二乘法来达到最佳拟合。最小二乘法的目的是最小化数据点与拟合直线之间的距离平方和。
## 准备工作
在开始
1.最简单的霍夫变换是在图像中识别直线。在平面直角坐标系(x-y)中，一条直线可以用下式表示：y=kx+b。 这表示参数平面(k-b)中的一条直线。因此，图像中的一个点对应参数平面中的一条直线，图像中的一条直线对应参数平面中的一个点。对图像上所有的点作霍夫变换，最终所要检测的直线对应的一定是参数平面中直线相交最多的那个点。这
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2023-08-09 15:26:02
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Open CV系列学习笔记（十六）直线检测霍夫变换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。他的算法流程大致如下，给定一个物件、要辨别的形状的种类，算法会在参数空
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2024-01-02 13:15:14
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目标• 理解霍夫变换的概念• 学习如何在一张图片中检测直线• 学习函数：cv2.HoughLines()，cv2.HoughLinesP()原理霍夫变换在检测各种形状的的技术中非常流行，如果你要检测的形状可以用数学表达式写出，你就可以是使用霍夫变换检测它。及时要检测的形状存在一点破坏或者扭曲也可以使用。我们下面就看看如何使用霍夫变换检测直线。一条直线可以用数学表达式 y = mx + c 或者 ρ
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2024-03-11 13:24:41
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继续搬砖，opencv的core模块下的第六部分基本绘图： 我们打算画两个例子（原子和赌棍）， 所以必须创建两个图像和对应的窗口以显示。 /// 窗口名字
char atom_window[] = "Drawing 1: Atom";
char rook_window[] = "Drawing 2: Rook";
/// 创建空全黑像素的空图像
Mat atom_image = Mat::
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2024-08-06 09:54:13
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OpenCV 学习（Hough 变换提取直线)在机器视觉应用中，我们经常要提取图像中的各种特征，最基本的特征就是图像中的线条、拐角等。这篇笔记就来讲讲如何提取图像中的直线。这里使用的方法叫做 Hough 变换。Hough 变换这个名称最早是在 Richard Duda 和 Peter Hart 两人于 1972 年合写的发表于 Comm. ACM 文章 《Use of the Hough Tran
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2024-02-19 22:00:19
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霍夫变换(Hough Transform)的主要思想： OpenCV的霍夫变换(Hough Transform)直线检测 一条直线在平面直角坐标系(x-y)中可以用y=ax+b式表示，对于直线上一个确定的点(x0,y0)，总符合y0-ax0=b，而它可以表示为参数平面坐标系(a-b)中的一条直线。因此，图像中的一个点对应参数平面的一条直线，同样，图像中的
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2023-12-27 20:52:09
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OpenCV实战——拟合直线0. 前言1. 直线拟合2. 完整代码相关链接0. 前言在某些计算机视觉应用中，不仅要检测图像中的线条，还要准确估计线条的位置和方向。本节将介绍如何找到最适合给定点集的线。1. 直线拟合首先要做的是识别图像中可能沿直线对齐的点，可以使用霍夫变换检测到的线段。使用 cv::HoughLinesP 检测到的线段 lines 包含在向量 std::vector<cv::
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2023-09-20 21:54:46
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介绍spring boot + maven 实现的车牌识别及训练系统基于java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目，最后的更新已经是五年以前。本人参考了EasyPR原版C++项目、以及fan-wenjie的EasyPR-Java项目；同时查阅了部分opencv官方4.0.1版本C++的源码，结合个人对java语言理解，整理出当
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2024-01-31 15:54:27
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一、话说轮廓关于轮廓，我们一定能想起前面的边缘检测，但直接进行边缘检测后会出现一个尴尬的情况：只计算出了边缘，但对机器来说不知道哪些是物体的轮廓，而很多时候我们确实肥肠希望能找出物体的轮廓。轮廓检测能较好的化解这一尴尬的情况。对于轮廓，官方指导中给出了这样的解释：“轮廓可以理解为图像中具有相同颜色或密度的位于边界的连续点的集合，轮廓是形状分析和对象识别的有利工具。”在OpenCV中，我们常用fin
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2023-12-18 14:43:30
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# 使用Java OpenCV找直线计算
在计算机视觉领域，OpenCV是一个非常流行的开源计算机视觉库，可以帮助我们进行图像处理和分析。其中，找直线是一个常见的应用场景，可以用于图像中的边缘检测、目标检测等任务。在本文中，我们将介绍如何使用Java OpenCV找直线并进行计算。
## 安装OpenCV
首先，我们需要安装OpenCV库。可以通过以下Maven依赖来引入OpenCV库：
原创
2024-06-19 05:40:28
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OpenCV实现了直线的拟合。 二维的直线拟合？ 调用的函数 1 static CvStatus icvFitLine2D_wods( CvPoint2D32f * points, int _count, float *weights, float *line ) 2 { 3 double x =
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2018-06-28 20:34:00
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