目录概要一、角点检测1. Harris角点检测2. Shi-Tomas算法3. SIFT算法4. FAST算法 概要本博客梳理了几种常见的**角点检测、直线检测、椭圆检测、矩形检测**算法，本博客只关注代码，不关注每种算法的原理。一、角点检测常见的角点检测方法有Harris角点检测、Shi-Tomas算法角点检测、sift算法角点检测、fast角点检测、ORM算法角点检测 。1. Harris角
撰文：喵喵君审核：叔宇1、圆的定义：圆是由曲线围成的一种平面图形。 一个平面内，一动点以一定点为中心，以一定长度为距离旋转一周所形成的封闭曲线叫做圆。2、圆心：将一张圆形纸片对折两次，折痕相交于圆中心的一点，这一点叫做圆心。如图1所示，圆心一般用字母o表示。它到圆上任意一点的距离都相等。 图1 认识圆3、半径：连接圆心到圆上任意一点的线段叫做半径。一般用字母r表示。如图1中紫色线。 把
Python OpenCV基础知识铺垫函数原型橡皮擦的小节 基础知识铺垫通过检索相关资料，学习到了霍夫圆检测的一点点皮毛知识，它的基本内容是认为图像上任何一个非零像素点，都有可能是一个潜在圆形上的一点。通过投票计算，生成累计坐标平面，然后在设置一个累计权重，去定位圆。在笛卡尔坐标系中圆的方程为 ，其中(a,b)是圆心，r 是半径，具体你可以画一张图表示一下。并且根据图片，可以看出如下结果 也就是
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2024-03-08 20:33:27
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挑战任务：使用OpenCV绘制一个随系统时间动态变化的时钟。01挑战内容完成如下图所展示的动态时钟，时钟需随系统时间变化，中间显示当前日期。 其实本次任务涉及的OpenCV知识并不多，但有助于提升大家的编程实践能力。挑战题不会做也木有关系，但请务必在自行尝试后，再看下面的解答噢，不然…我也没办法(￣▽￣)”02 挑战解答一 方案本次挑战任务旨在提升大家的动手实践能力，解决
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2024-05-24 19:44:42
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为了方便以后查看，将基本笔记收藏到这里！ 其实检测圆形和检测直线的原理差别不大，只不过直线是在二维空间，因为y=kx+b，只有k和b两个自由度。而圆形的一般性方程表示为(x-a)²+(y-b)²=r²。那么就有三个自由度圆心坐标a,b,和半径r。这就意味着需要更多的计算量，而OpenCV中提供的cvHoughCircle()函数里面可以设定半径r的取值范围，相当于有一个先验设定，在每一个r来说，在
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2023-11-07 00:27:57
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边缘检测与圆心检测是计算机视觉领域中两个重要的任务，广泛应用于图像处理、人工智能等多个领域。在本篇博文中，将详细记录如何在Python环境中进行边缘检测和圆心检测的实现过程。
## 协议背景
在图像处理的领域中，边缘检测和圆心检测在很多应用场景下都是基础而重要的操作。边缘检测能够帮助提取图像的结构信息，而圆心检测则常用于识别形状与图案。
我们可以将这一过程用四象限图的方式进行表示，展示边缘检
现实考量：圆检测参考霍夫圆检测对噪声比较敏感，所以要先对图像做中值滤波。由于效率问题，OPencv中霍夫变换圆检测是基于图像梯度的实现，分为两步。 * 检测边缘，发现可能圆心 * 基于第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径的大小。opencv实现cv.HoughCircles（ image，method，dp，minDist ，circles ，param1 ，param2 ，minRadius
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2024-02-24 14:40:10
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目录一、环境二、算法原理三、完整代码一、环境本文使用环境为：Windows10Python 3.9.17opencv-python 4.8.0.74二、算法原理霍夫圆检测（Hough Circle Detection）是计算机视觉中一种常用的图像处理技术，主要用于检测图像中的圆形物体。它是由Paul Hough于1962年提出的，因此得名。霍夫圆检测算法在很多领域都有广泛的应用，如工业自动化、机器
简介CamShift算法，即"Continuously Apative Mean-Shift"算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。我把这个算法分解成三个部分，便于理解： Back Projection计算。 Mean Shift算法 CamShift算法 1 Back Projection计算 计算Back Projection的步骤是这样的： 1.
在图像处理领域，使用 OpenCV 找到圆心坐标是一个非常常见的需求。这篇博文将详细记录使用 Python 和 OpenCV 找圆心坐标的整个过程，涵盖了环境准备、核心操作流程、配置详解、性能验证、排错指南以及可能的扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境的准备工作做得当。首先，安装必要的前置依赖。
```shell
pip install opencv-python num
如您所知，图像空间中的一条线可以用两个变量表示。例如：对于霍夫变换，我们将在极地系统中表达线条。因此，线方程可以写成：标准和概率Hough线变换OpenCV实现了两种Hough Line变换：代码这个程序做什么用的？加载图像应用标准Hough线变换或概率线变换。在两个窗口中显示原始图像和检测到的线条。我们将解释的示例代码可以从这里下载 。可以在此处找到稍微更漂亮的版本（显示Hough标准
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2024-03-04 22:09:57
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DBSCAN+椭圆拟合首先，这篇文章使用的方法，已经有论文出版，如果需要使用，请注意版权的保护，论文名为Binocular Vision System Integrated with Transcranial Magnetic Stimulation Automatic Therapeutic Apparatus。 优点： 1.计算精度高 2.算法原理简单， 缺点： 1.计算复杂度较高，实时性不好
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2024-04-22 12:47:23
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最近翻看我以前的博文，看到计算LWPLINE中凸度圆弧的圆心的公式那篇，一时竟想不起这公式是如何推导的了。这里把推导过程简单描述一下，为了以后不再忘记。注：本来想发在新浪博客上，奈何人家在维护，要5月才能恢复，已经写好的文，怕丢失，就发到了这里。 首先要明确lwpline中圆弧的定义，在Autodesk的文档中能见到两种叙述：1，凸度是圆弧圆心角的四分之一的正切2，凸度等于圆弧的弓高和圆
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2024-08-16 16:49:42
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# 使用Python OpenCV实现圆心渐变色效果
在计算机视觉和图像处理领域，使用渐变色效果可以为我们的图像增添艺术感。如果你对图像处理感兴趣，可以通过使用Python的OpenCV库来实现这种效果。本文将介绍如何使用OpenCV绘制一个渐变色的圆心，并提供相应的代码示例。
## OpenCV简介
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一
原理：霍夫圆变换是将二维图像空间中一个圆转换为该圆半径、圆心横纵坐标（r,a,b)所确定的三维参数空间中一个点的过程。由x-y坐标系转换到a-b坐标系。写成如下形式(a-x)²+(b-y)²=r²。那么x-y坐标系中圆形边界上的一点对应到a-b坐标系中即为一个圆。.那x-y坐标系中一个圆形边界上有很多个点，对应到a-b坐标系中就会有很多个圆。由于原图像中这些点都在同一个圆形上，那么转换后a,b必定
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2023-09-09 15:16:31
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.OpenCV创建进度条以及图像对比度，亮度调整 1.创建轨迹条createTrackbar()函数原型C++: intcreateTrackbar(conststring& trackbarname, conststring& winname, int* value, int count,
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2024-04-30 21:51:31
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原理Canny 边缘检测是一个很流行的边缘检测算法。由John F.Canny在1986年开发。这是一个多步骤的算法。1.降噪由于边缘检测易受图片的噪点影响，所以第一步我们用一个5x5的高斯滤波器去除图片上的噪点。这个在之前的章节已经见过了。2.找到图片中的亮度梯度然后用索贝尔核在水平和垂直方向过滤第一步被平滑过的图片，这会得到水平方向一阶导数Gx和垂直方向一阶导数Gy。从这两个图像我们可以找到边
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2023-11-11 21:16:32
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1.点集拟合的含义 点集拟合是一种通过拟合函数或曲线来近似描述给定离散数据点的技术,在点集拟合中，可以使用不同的函数或曲线拟合方法来拟合直线、三角形和圆形。直线拟合：对于给定的二维数据点集合，可以使用最小二乘法来拟合一条直线。三角形拟合： 对于给定的二维或三维数据点集合，可以使用三角形拟合方法来找到尽可能逼近数据点的最佳三角形。圆形拟合： 对于给
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2024-06-17 16:33:55
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HoughCircles( )函数详解ROBOCON比赛需要识别圆心，总是忘记函数参数HoughCircles(
InputArray image, // 输入图像 ,必须是8位的单通道灰度图像
OutputArray circles, // 输出结果，发现的圆信息
Int method, // 方法 - HOUGH_GRADIENT
Double dp, // dp = 1;
Double m
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2024-03-11 12:11:36
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Camera Calibration1.OpenCV Camera CalibrationOpenCV提供具体的标定策略和说明文档，可以直接使用，说明文档的位置"D:\opencv\sources\doc\tutorials\calib3d\camera_calibration"；例程的位置“D:\opencv\sources\samples\cpp\camera_calibration.cpp”
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2024-05-24 06:10:44
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