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
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2022-12-14 16:23:36
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# Hough拟合圆的实现（Python）
## 概述
本文将教你如何使用Python实现Hough拟合圆。Hough变换是一种经典的图像处理算法，用于检测图像中的几何形状，如直线、圆等。本文将重点介绍如何使用Hough变换实现圆的拟合。
## 流程
下面是实现Hough拟合圆的流程：
步骤 | 描述
---|---
1 | 读取并预处理图像
2 | 边缘检测
3 | 霍夫变换
4 |
原创
2023-10-01 10:10:55
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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
Hough变换检测直线和圆引言： Hough变换被常用于检测图像中的直线和圆。其ough变换，通过计算点属于直线的概率，提高了算
原创
2022-08-23 20:24:19
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由椭圆的公式(1)可得，确定一个椭圆需要5个参数，a,b 为椭圆的长轴和段轴，P,Q 为椭圆中心坐标，θ为椭圆的旋转角度。如果用传统的Hough变换方法，参数空间需要五维。这种方法在计算过程中所耗费的时间和空间资源是惊人的,根本无法应用于实际。为此，人们提出了很多新的改进算法。
改进算法主要分为两种：1）随机Hough变换(RHT),采用多到一的
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2024-01-04 17:06:38
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Hough圆检测和Hough直线检测思想类似，都是把直角坐标系中的一条直线或一个圆转换成另一个坐标系中的一个点。对于Hough圆，在直角坐标系中的一个圆 \(C\)，圆心为 \(C(a,b)\)，半径为 \(r\)，则圆上的每一点可以表示成\[\left\{\begin{array}{**lr**}x = a + r cos\theta \\
y = b + r sin\theta
\end{ar
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2024-03-28 05:00:02
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Hough变换：检测直线和圆 前言：Hough变换是一种在图像中寻找直线和圆的方法。结构如下：1、Hough变换如
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2022-08-23 20:18:32
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图像测量和机器视觉作业： 提取图像中的直线和点的位置坐标，将其按一定顺序编码存入一文本文件，并在原图像上叠加显示出来。 下午实验了一下： 程序环境：vs2013(活动平台为x64)+opencv3.1 (活动平台也要改) 程序运行时会在程序源文件目录下生成： 1）textRecord.txt文件，记
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2016-12-25 18:33:00
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#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include using namespace cv;
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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
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
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2022-01-17 17:33:09
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一、霍夫（圆）变换的广泛使用和简要历史 霍夫变换是一种特征提取方法，被广泛应用在图像
原创
2022-12-27 16:18:23
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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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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
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2022-12-14 16:23:41
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1.算法简介基于matlab程序hough变换检测圆源码2.部分核心代码rawimg = imread('test1.bmp');tic;[
原创
2022-10-10 15:28:07
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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
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2022-05-07 18:05:57
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OpenCV中使用数组表示图像数据，不过这里的数组并不是Python数组，而是NumPy数组。NumPy是非常著名的科学计算库，可用于进行各种科学计算，由于底层使用C语言实现，所以效率非常高。读者使用type函数输出imread函数的返回值看看这个函数返回的到底是什么数据类型，代码如下：rgb_image = cv2.imread("flower.png")
print(type(rgb_imag
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2024-04-22 12:54:01
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