一、HoughLines( )函数
1.1 HoughLines( )函数各参数详解
voidHoughLines(InputArray image,OutputArray lines,double rho,double theta,int threshold,double srn =0,double
Ø 第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，即源图像，需为8位的
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include using namespace cv;
原创
2022-09-09 00:05:21
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# 使用 Python OpenCV 实现 Hough 直线变换
在计算机视觉中，Hough 变换是一种用于检测几何形状（例如线、圆、等）的技术。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 的 OpenCV 库实现 Hough 直线变换。以下是主要流程：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|---------
1、在opencv中用对话框读取文件初次用对话框读取文件，参考了一些代码，关键是csFilter的构建，然后调用FileDlg，在此只能返回图像路径，不能返回图像。OnFlileSaveAs是类C布匹瑕疵键Dlg的成员函数，而类C布匹瑕疵键Dlg是CDialogEx的派生类，不可随意修改OnFlileSaveAs的参数，只能(1)用返回return，返回参数，此时注意函数声明时返回类型，不能用vo
import cv2import numpy as np# 圆的检测原理# 霍夫梯度法：先确定圆心，再确定半径# 把原图做一次 Canny 边缘检测，得到边缘检测的二值图。# 圆的边缘点切线的垂直方向,也就是梯度方向过圆点,所以我们可以遍历图像的所有点,# 对每个像素点计为圆心的最佳半径# 该方
原创
2022-12-14 16:23:36
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霍夫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，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。霍夫空间霍夫变换的关键是霍夫空间。  
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2024-04-08 19:13:30
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import cv2import numpy as np# 展示图像，封装成函数def cv_show_im
原创
2022-12-14 16:23:41
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Hough(霍夫)变换是一种用于检测线、圆或者图像中其它简单形状的方法。最初Hough变换是一种线变换，这是一种相对较快的检测二值图像中直线的方法。 Hough线变换的基本理论是：二进制图像中的任何点都可能属于某些可能的线。如果我们将每一条线参数化，如斜率为a,截距为b,原始图像中的点就可以转换为对应于通过该点的所有线在该平面(a,b)中的点的轨迹。当然也可能是一部分轨迹。如果我们将原图中每个非0
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2024-05-08 22:25:20
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目录1 什么是霍夫变换1.1 应用霍夫变换以检测图像中的线条1.2 累加器1.3 线条检测1.4 圆环的检测
原创
2022-12-17 19:23:07
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1什么是霍夫变换霍夫变换是用于检测图像中的简单形状（诸如圆形，线条等）的特征提取方法。“简单”形状是可以仅由几个参数表示的形状。例如，一条线可以用两个参数（斜率，截距）表示，一个圆有三个参数：中心坐标和半径（x，y，r）。霍夫变换在图像中找到这样的形状方面做得很好。使用Hough变换的主要优点是它对遮挡不敏感。让我们通过一个例子来看看霍夫变换是如何工作的。1.1应用霍夫变换以检测图像中的线条极坐标
原创
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2022-05-07 18:05:57
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这篇总结的不错，我借用一下： 图像空间中的在同一个圆，直线，椭圆上的点，每一个点都对应了参数空间中的一个图形，在图像空间中这些点都满足它们的方程这一个条件， 所以这些点，每个投影后得到的图像都会经过这个参数空间中的点。也就是在参数空间中它们会相交于一点。所以，当参数空间中的这个相交点的越 大的话，那么说明元图像空间中满足这个参数的图形越饱
原创
2022-01-17 17:33:09
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0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是? 深度学习 机器视觉 车位识别车道线检测?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分简介你是不是经常
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 原理看视频：https://www.bilibili.com/video/BV16i4y1R7kf?spm_id_from=333.999.0.0 霍夫直线检测标准的霍夫变换 cv::HoughLines从平面坐标转换到霍夫空间，最终输出是 表示极坐标空间霍夫变换直线概率 cv::HoughLinesP最终输出是直线的两个点
原创
2022-01-25 11:30:58
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算法的整体思路：1.根据设定的阈值canny_threshold，使用canny边缘检测得到可能为圆边缘的点edges。2.分别计算x,y方向的sobel梯度，用来判断edges点的边缘梯度方向，一个点需计算正、反两个梯度方向(由源码中的k1控制)。3.遍历所有的edges点，根据设定的圆半径范围[min_radius,max_radius]，在累加投票图中统计圆心出现的次数(参数dp控制累加投票
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2024-10-23 19:34:44
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背景引言在图像处理中，如果图像由已知形状和大小的物体组成，需要找出物体的形状的问题。在解决这些问题的许多可能方法中，一种是在图像中移动一个合适形状和大小的掩模，寻找图像与掩模的相关性，因由于形状变形，旋转、缩放等原因，特殊的掩模常常与在特处于是的数据中特体的表示相差太大。一种非常有效的解决问题的方法是Hough变换，本节中介绍Hough变换直线检测原理和相关知识。基本介绍霍夫变换(Hough Tr
# coding=utf-8
'''
Created on 2017年11月3日
@author: Administrator
'''
from PyQt4 import QtCore
from PyQt4 import QtGui
from PyQt4 import QtWebKit
from PyQt4 import QtNetwork
# 处理中文问题
import sys, json
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2023-11-29 15:02:41
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水下机器人使用openmv巡线使用色块进行巡线使用findblobs进行颜色识别使用快速线性回归循迹自动颜色跟踪 使用色块进行巡线使用findblobs进行颜色识别GeometryFeature.pyclass GeometryFeature:
def __init__(self, img):
self.img = img
@staticmethod
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2024-08-26 22:46:42
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霍夫曼变换(Hough Transform)的原理霍夫曼变换是一种可以检测出某种特殊形状的算法，OpenCV中用霍夫曼变换来检测出图像中的直线、椭圆和其他几何图形。由它改进的算法，可以用来检测任何形状的图形。传统Hough变换 ：枚举统计法找到通过足够多数量的像素点的所有直线，它分析每个单独的像素，并识别出所有的可能经过它的直线。当同一条直线穿过许多点，便意味着这条线的存在足够明显。 累加器 累加器就是用来记录某条直线被识别了多少次，霍夫曼最直接的想法是，计算所有可能的直线，找出重复数量最多的那几条，重复次数就是识别的阈值。 演算步骤 Hough transform演算步骤（以直线为例）...
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2013-09-03 20:01:00
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一、直线检测1、直线检测cv.HoughLines：使用标准霍夫变换，找到二值图像中的直线lines = cv.HoughLines(
image, # 8-bit、单通道的二值图像
rho, # 累加器的距离分辨率，以像素为单位
theta, # 累加器的角度分辨率，以弧度为单位
threshold, # 累加器的阈值参数，太大会过滤大部分直
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2024-02-29 10:46:50
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多重共线性概念共线性问题指的是输入的自变量之间存在较高的线性相关度。共线性问题会导致回归模型的稳定性和准确性大大降低，另外，过多无关的维度计算也很浪费时间。多重共线性产生原因样本量太少，导致部分数据以外的呈现线性关系由于某些原因，导致多个变量的变化趋势一致各变量之间存在线性关系，或关联性较强共线性检验1. 方差膨胀系数(variance inflation factor，VIF)VIF是容忍度的倒
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2023-09-20 04:00:07
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