文章目录1.首先了解腐蚀和膨胀原理2.开运算（1）为什么开运算可以去白噪点呢？（2）.函数讲解（3）代码实战3.闭运算（1）函数讲解（2）代码实战 1.首先了解腐蚀和膨胀原理2.开运算开运算=腐蚀+膨胀（顺序不可颠倒）（1）为什么开运算可以去白噪点呢？根据腐蚀的原理，使用一个给定大小的卷积核（结构单元）对图像进行卷积，操作是用卷积核（结构元素）B与其覆盖的二值图像A做“与”操作，如果结果为1，那
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
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
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
提示：实际情况实际处理 文章目录前言一、图像处理二、直线检测代码分析片段分析1片段分析2完整代码 前言霍夫变换是图像处理必然接触到的一个算法，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，该方法可以进行圆，直线，椭圆等形状的检测。在车道线检测中，当初考虑的一个方案便是采用霍夫变换检测直线进行车道线提取。一、
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
转载
2023-08-09 15:26:02
436阅读
近期在做一个小车视觉循线的项目。小车将沿着一条线行驶，并用自带的摄像头拍摄道路前方的道路，行驶过程会遇到钝角拐弯、弧线拐弯、直角拐弯这些特殊元素，小车需要在识别元素之后进行合理地转弯。 在网上看到大部分的循线方法主要是二值化之后遍历图像中的所有像素点
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
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
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
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::
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
1、画直线的函数是cv2.linecv2.line函数语法：cv2.line(img,start_point,end_point,color,thickness=0)cv2.line函数参数解释：img：需要画的图像start_point：直线的开头，必须是一个元组类型end_point:直线的结尾，必须是一个元组类型color：直线的颜色，必须是一个元组类型thickness：直线的宽度代码示例
今天上午，朋友发来一张图片如下。没错，这就是原图，他希望可以通过一些简单的算法将图中这条穿过单词间的直线去掉，使得到的结果能够通过他的文字识别算法并得出正确结果——The Techniques of Machine Vision。 乍一看这似乎挺简单，(1)将图像二值化；(2)找出这条直线；(3)将直线区域填成背景色（即白色）；(4)再通过膨胀、腐蚀等操作将单词缺失的部分给补全。以上4步似乎可以满
功能需求：计算图像中的直线，并过滤掉水平和垂直的直线。源码#include <iostream>#include <vect
原创
2022-09-09 00:23:51
214阅读
1. 直线检测Hough Line Transform：前提：边缘检测已经完成，基于霍夫变换1.1 原理 可以通过（theta，r）唯一表示一个点。 把过三个点的全部直线以某一角度全部计算出来，如果三个点的直线有相同的，则说明有一条直线过了这三个点。至于为啥用（theta, r）而不是斜率k和截距b来表示一条直线，是因为利用y = kx + b来表示直线时，存在斜率k无穷大的情况，无法计算。并且t
很多人在学习图像处理的时候，都会接触到边缘检测算法。但是，大部分人可能都只是会调用算法，而不知道算法的原理，也不知道边界检测之后应该怎么办。不知道怎么应用边缘检测的结果，感觉不知所措，只是肉眼可见检测的结果，而不知道下一步应该怎么处理。边缘检测只是图像处理的中间步骤，其实我们进行图像处理的目的是要提取出想要的特征，然后将特征表达出来。比如，提取图像的轮廓特征，矩特征等基本特征，还有一些高级特征也可
最近在matlab平台和opencv上都尝试了以下霍夫变换直线识别。发现matlab中可以通过设置相近直线距离和最小长度，去除一些角度相近、距离相近的直线；而opencv的houghline函数没有类似的功能，houghlinesP又不能直接返回rho、theta，总之无法自动剔除相近的直线(当然也很可能是我没用对)，于是自己写了下面的函数：功能大概是检测houghlines返回的参数列表，将th
OpenCV学习笔记（5）：绘制图形：直线、矩形、圆、椭圆、多边形 目录OpenCV学习笔记（5）：绘制图形：直线、矩形、圆、椭圆、多边形01 绘制直线 cv2.line02 绘制矩形 cv2.rectangle03 绘制圆 cv2.circle04 绘制椭圆 cv2.ellipse05 绘制多边形与填充多边形（详细）cv2.polylines cv2.fillPoly cv2.fillConve
前言1.直线检测在好多实现应用中能用到到，我之前做过扫描件检测时用直线检测来处理判断页面是否水平，还有在辅助驾驶中的车道偏离预警系统也有过应用。 2.我的编程环境是Windows 7 64位，IDE是VS2015，配置了OpenCV3.3与OpenCV_Contrib,实现语言是C++。是于如果配置以上的环境，可以看我之前写的博文。一、概述1.直线检测的原理介绍 （1）对于直角坐标系中的任意一点A
