基尔霍夫定律(Kirchhoff laws)
Guderian出品 本文的讨论范围仅限于集中参数电路，适用于家庭电路，不适用于2000公里输电线或者洲际海底电缆。这是什么？
想必随便一个有初中文化的人都知道电路中的串联分压，并联分流定律，但是并非谁都知道基尔霍夫定律。基尔霍夫定律规定了电路中，电路结构对电流、电压的约束关系。分别称为基尔霍夫电流定律和基尔霍夫定律。根据基尔霍夫电压定律可以直接导出
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2024-09-18 18:56:48
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霍夫变换-直线检测 Hough Line Transform 对图像上每一个像素点x,y，变换到霍夫空间，根据不同的角度θ可以绘制出一条曲线，不同位置的x,y可以绘制出多条曲线，通过这些曲线的交点所对应的r和θ可以还原出直线的位置。 对于任意一条直线上的所有点来说变换到极坐标中，从[0~360]空间，可以得到r的大小属于同一条直线上
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2023-07-04 20:28:18
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在图片处理中，霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状，包括直线、圆、椭圆等。在skimage中，霍夫变换是放在tranform模块内，本篇主要讲解霍夫线变换。对于平面中的一条直线，在笛卡尔坐标系中，可用y=mx+b来表示，其中m为斜率，b为截距。但是如果直线是一条垂直线，则m为无穷大，所有通常我们在另一坐标系中表示直线，即极坐标系下的r=xcos(theta)+ysin(theta)。即可用（r,
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2024-07-04 08:00:43
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1. 题目利用M-H算法从标准柯西分布中产生随机数，丢弃链的前1000个值，比较生成链观测值的十分位数和柯西分布理论10分位数的拟合情况，并画出QQ图和链的直方图。本题中提议分布取为。2. 代码展示我们首先先导入所需要的库：import numpy as np
import scipy.stats as st
import seaborn as sns
import matplotlib.pypl
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2024-06-15 10:04:00
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HoughCircles 霍夫圆变换原理及圆检测霍夫圆变换的基本原理与霍夫线变换大体类似对直线来说，一条直线能由极径极角（r，θ）表示，而对于圆来说，我们需要三个参数：圆心（a，b），半径 r笛卡尔坐标系中圆的方程为：(x-a)2 + (y-b)2 = r2化简便可得到： a = x - r·cosθ b = y - r·sinθ对于（x
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2023-09-18 08:32:50
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霍夫变换（一）线性霍夫变换概述：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。霍夫线变换和霍夫圆变换两种。霍夫线变换：OpenCv中的霍夫线变换：<1>标准霍夫变换（StandardHough Transform，SHT），由HoughLines函数调用。<
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2023-07-02 16:08:33
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```mermaid
flowchart TD
Start --> Step1
Step1 --> Step2
Step2 --> Step3
Step3 --> Step4
Step4 --> Step5
```
在实现柯西变异Python代码时，需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| Step1 | 导
原创
2024-07-01 06:23:00
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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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一 霍夫变换的原理Hough变换的基本思想是利用点-线的对偶性。 一条直线可以用两个元素来确定：在笛卡尔坐标系中用斜率和截距（k，b）；在极坐标中用用极径和极角（r，θ）。由于在x-y坐标系中垂直直线的k值为无穷大，这将给计算带来麻烦，所以我们采用极坐标系来表示直线。即： r=xcosθ+ysinθ 显然对
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2024-07-24 15:45:59
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最近在学习《Learning OpenCV》，看到了第六章霍夫变换部分，参考了一些网上的资源，感觉比较多，这里简单总结一下我的理解。如有不对之处，还望指出。以上面这一副简单的二值图像为例，要用霍夫变换找到图中的直线，过程如下：1.在图像中检测直线的问题，其实质是找到构成直线的所有的像素点。那么问题就是从找到直线，变成找到符合y=kx+b的所有(x,y)的点的问题。2.将y=kx+b进行坐标系变换，
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2024-01-18 20:24:45
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python+opencv霍夫直线、圆检测 目录python+opencv霍夫直线、圆检测一、霍夫空间二、霍夫直线检测1、直线检测函数2、直线检测实例三、霍夫圆检测1、霍夫圆检测函数2、圆检测实例 一、霍夫空间在笛卡尔坐标系中直线可以由A（,）,B(,)两点确定 在该坐标系中，，分别为自变量和因变量，若此时我们将写成关于，的函数表达式（霍夫空间）： 对应图像变换如下： 变换后的空间成为霍夫空间。即
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2024-06-09 08:12:16
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文章目录1 前言1.1 K-means的介绍1.2 K-means的应用2 demo实战演示2.1 导入函数2.2 创建数据2.3 拟合聚类2.4 查看结果3 使用高级技术评估集群性能*3.1 导入函数3.2 整合数据3.3 计算4 讨论 1 前言1.1 K-means的介绍K均值（K-means）是一种基于距离度量的聚类算法，其主要思想是将数据集划分为k个不同的簇，每个簇代表一个相似度较高的数
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2024-10-05 19:11:05
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霍夫变换是图像处理中的一种特征提取技术，该过程中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的结果 霍夫变换在opencv中主要分两种 霍夫线变换–检测直线（线段） 霍夫圆变换–检测圆 用到的函数： HoughLines()–标准霍夫变换，多尺度霍夫变换 HoughLinesP()—累计概率霍夫变换 HoughCircles()—-霍夫圆变换
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2023-12-14 19:17:42
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文章目录一、霍夫变换简介二、霍夫变换参数化三、霍夫变换源码四、案例分析：4.1 虚假圆圈4.2 以下情况，圆不应被视为隐藏圆4.3 通过模糊更多的内容使效果更好4.4 预处理至关重要4.5 设置更合适的模糊值 一、霍夫变换简介经典的霍夫变换用于识别图像中的线条，但后来霍夫变换被扩展到识别任意形状的位置，最常见的是圆或椭圆。 “在许多情况下，边缘检测器可以用作预处理阶段，以获得图像空间中所需曲线上
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2023-12-02 13:24:07
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我们如何在图像中快速识别出其中的圆和直线？一个非常有效的方法就是霍夫变换，它是图像中识别各种几何形状的基本算法之一。霍夫线变换霍夫线变换是一种在图像中寻找直线的方法。OpenCV中支持三种霍夫线变换，分别是标准霍夫线变换、多尺度霍夫线变换、累计概率霍夫线变换。在OpenCV中可以调用函数HoughLines来调用标准霍夫线变换和多尺度霍夫线变换。HoughLinesP函数用于调用累积概率霍夫线变换
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2023-09-28 00:56:43
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在图像处理中，霍夫变换可以用来检测 各种形状，如 直线、圆、椭圆 等 霍夫空间在笛卡尔坐标系下，一条直线可以表示为 y=kx+b，两点可以确定一条直线；如果把表达式改为 b=-kx+y，则转换到了 霍夫空间，该空间 横坐标是 k，纵坐标是 b，可以看到 一组 (k，b) 就可以确定一条直线；即 霍夫空间的一个点 就可以确定 笛卡尔坐标系下 的一条直线，反过来也成立，霍夫空间的
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2023-08-09 23:28:22
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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
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2023-10-10 13:23:07
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文章目录霍夫变换霍夫线变换Hough线变换DemoHough圆变换Hough圆变换Demo 霍夫变换霍夫变化 ：（Hough Transform）是图像处理中的一种特征提取技术，在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值（累计局部最大值） 得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换的结果； 霍夫变换主要分为两种： 霍夫直线变换与霍夫圆变换； 1、标准霍夫变换；HoughLines() 2、多尺度
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2023-09-12 14:43:44
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# 霍夫变换及其在Python中的应用
## 引言
霍夫变换是一种经典的图像处理技术，广泛用于形状检测，尤其是直线和圆的检测。此方法由Paul Hough于1962年提出，最初用于解析图像中的特定形状。在本篇文章中，我们将探讨霍夫变换的原理，介绍其在Python中的实现，并给出实际的代码示例，帮助读者理解该技术的应用。
## 霍夫变换的基本原理
霍夫变换通过将图像空间转换为参数空间，将检测
# Python 霍夫圆变换：圆检测的强大工具
霍夫变换（Hough Transform）是一种通过投票的方法，用于检测图像中的几何形状，尤其在边缘检测中得到了广泛应用。本文将着重介绍霍夫圆变换，尤其是在 Python 中如何使用它来检测圆形。
## 霍夫圆变换基本概念
霍夫圆变换的思想是将图像空间中的点转换到参数空间中，进而通过投票找出形状。对圆而言，对于每个边缘点 \((x, y)\)，
原创
2024-10-07 03:37:03
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