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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图像中查找直线 Analyzing images with code can be difficult. How do you make your code “understand” the context of an image? 用代码分析图像可能很困难。 您如何使代码“理解”图像的上下文？ In general, the first step of analyzing ima
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2024-03-29 23:56:07
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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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一、引言在图像处理和计算机视觉领域中，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（Hough）变换，其为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。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。这篇文章就将介绍OpenCV中霍夫变换的使用方法和相关知
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 对于直线上一个确定的点(x_0,y_0)，有：y_0=kx_0+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
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2024-03-13 16:06:01
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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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光栅尺的相关知识1.光栅尺的原理2.光栅尺的精度3.光栅尺的制造4.增量式光栅尺和绝对式光栅尺的区别5.光栅尺的选择6.光栅尺与编码器1.光栅尺的原理我们可以类比普通卷尺，尺子上面有刻度，以这些刻度作为基准，你只需要把要测的物件和卡尺上的刻度做比较，就可以用来衡量长度、宽度、深度等信息。同样地，光栅尺上也有“刻度”，只不过光栅尺上的刻度我们将之称为光栅，是通过光刻刻在尺子上的，因此它不是通过人眼来
#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img_gray, kernel_x, kernel_y; char win1
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2018-10-01 20:42:00
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?1 概述参考文献：边缘是图像视觉中的一种重要信息,也是图像最基本的特征之一。图像的边缘检测是图像处理和计算机视觉领域中最重要的研究内容之一,是图像测量技术研究的热点。本文针对图像测量过程中对边缘检测提出的要求,在研究和分析现有的一些边缘检测技术的基础上,提出了一种SUSAN边缘检测算法。 1.1 SUSAN算子原理 SUSAN 是英国牛津大学学者S.M. Smith和J.M Brady
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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2024-03-27 20:10:31
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Sobel或Laplace都是基於微分的邊緣檢測算法，只有當雜訊極少，或者先用平滑濾波
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2023-01-05 13:13:13
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首先上图：这里的目标是寻找六条线段的交叉点，我一开始看到这个图片的时候觉得很简单，认为通过霍夫找线段然后求取交叉点就能实现，果不其然，我想太多了，经过对OpenCV里HoughLinesP（）函数的参数的各种调节，始终找不到所有的完整的线段，我觉得很大的原因可能是因为图片像素过高，后面我会继续摸索。下面带来博客大神实现的方法（也存在一定的瑕疵，但效果已经很不错了）：算法实践：1、这样一个图像，单通
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2024-03-06 17:43:46
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十九、霍夫变换—直线1、霍夫直线变换介绍
Hough Line Transform用来做直线检测前提条件—边缘检测已经完成平面空间到极坐标空间转换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点在极坐标空间（r, ）必然在一个点上有最强的信号出现，根据此反算到平面坐标中就可以得到直线上各点的像素坐标，从而得到直线。笛卡尔坐标中的每一个点都对应极
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2024-06-23 20:32:08
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Canny函数利用Canny算法来进行图像的边缘检测。C++:
void Canny(InputArray image,OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3,bool L2gradient=false )
第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，即源图像，填
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2020-05-03 13:40:00
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1 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
3 #include <stdlib.h>
4 #include <stdio.h>
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6 using namespace cv;
7
8 /// 全局变量
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10 Mat sr
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2020-01-09 13:16:00
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霍夫直线检测的基本原理是将图像中每个像素点表示成极坐标系下的一条直线，然后在极坐标空间中寻找共线的像素点。具体来说，对于图像中的每个点，其可以表示为 (r,θ) 的形式，其中r为该点到图像原点的距离，θ为该点与x轴正方向的夹角。将每个点表示为一条直线后，在极坐标空间中，这些直线会在一些特定的位置交汇，交点的位置表示检测到的直线的参数。例如，在二维极坐标空间中，一条直线可以表示为 (r,θ)，那么所
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2024-07-02 19:52:16
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Canny算法:流程：噪声去除：高斯滤波计算图像梯度：sobel算子，计算梯度大小和方向非极大值抑制
原创
2022-06-01 17:43:26
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1 #include<opencv2/core/core.hpp>
2 #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
3 #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
4 #include<opencv2/objdetect.hpp>
5 #include&l
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2020-05-03 13:41:00
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canny对边缘进行检测，有三个原则：1、信噪比原则：以低的错误率检测边缘，也即意味着需要尽可能
原创
2022-05-23 16:40:12
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import cv2 as cvimport numpy as npcanny运算步骤：5步1. 高斯模糊 - GaussianBlur2. 灰度转换 - cvtColor3. 计算梯度 - Sobel/Scharr4. 非极大值抑制5. 高低阈值输出二值图像非极大值抑制：算法使用一个3×3邻域作用在幅值阵列M[i,j]的所有点上；每一个点上，邻域的中心像素M[i,j]与沿着梯度线的两个元素进行比
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2023-07-01 11:19:42
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