环境：Python3.8 和 OpenCV内容：Hough圆检测将直角坐标系中的一个圆映射为新坐标系中的一个点，对于原直角坐标系中的每一个圆，可以对应(a, b, r) 这样一个点，这个点即为新三维中的点。标准法实现步骤： 1.获取原图像的边缘检测图像；2.设置最小半径、最大半径和半径分辨率等超参数；3.根据转化后空间的圆心分辨率等信息，设置计数器N(a, b, r)；4.对边缘检测图像的每个白色
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2023-12-02 21:01:28
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霍夫圆变换的工作方式与前一个教程中解释的霍夫线变换大致类似。在线检测情况下，线由两个参数定义。在圆圈情况下，我们需要三个参数来定义圆：在哪里定义中心位置（格力点）并且是半径，这允许我们完全定义一个圆，如下所示：为了提高效率，OpenCV实现了一种比标准Hough变换稍微复杂的检测方法：霍夫梯度法。有关详细信息，请查看学习OpenCV或您最喜欢的计算机视觉参考书目代码这个程序做什么用的？加载图像并模
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2023-10-08 23:42:13
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注:此教程是对贾志刚老师的opencv课程学习的一个记录,在此表示对贾老师的感谢.需求: 找出下图中的圆形.如果直接用霍夫圆检测 的话,效果很差.代码:#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main() { Mat frame = imread("/home/fuhong/code/cpp/opencv_le
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2021-07-07 14:02:10
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基于python使用OpenCV实现在一张图片中检测出圆形，并且根据圆检测结果信息，绘制 标记出圆的边界和圆心。1 HoughCircles 霍夫圆检测函数在Opencv中使用HoughCircles函数可以实现圆的检测，具体函数参数如下： image: 输入图像，8位灰度单通道图像method: 检测圆的方法,目前OpenCV中有HOUGH_GRADIENT和HOUGH_G
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2024-02-28 09:09:39
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实验三 边缘检测算子一、 实验目的 利用opencv或其他工具编写实现下图的sobel算子和robert算子边缘检测二、 实验过程 利用opencv python实现sobel算子和robert算子边缘检测 (1)在python安装opencv库 这个步骤我在第二个实验，图像滤波里写过了，就不再重复了。 (2)编写代码 代码如下：import cv2
import numpy as np
im
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2023-11-01 23:07:09
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介绍 凸包(Convex Hull)是一个计算几何（图形学）中的概念，它的严格的数学定义为：在一个向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。 在图像处理过程中，我们常常需要寻找图像中包围某个物体的凸包。凸包跟多边形逼近很像，只不过它是包围物体最外层的一个凸集，这个凸集是所有能包围这个物体的凸集的交集。如下图所示：在上图中，绿色线条所包围的凸集即为白色图形的凸包。
本期我们将介绍如和使用OpenCV以及Tensorflow实现深蹲检测在检疫期间，我们的体育活动非常有限，这样并不好。在进行一些居家运动时，我们必须时刻保持高度的注意力集中，以便记录自己每天的运动量。因此我们希望建立一个自动化的系统来实现运动量计算。考虑到我们在深蹲时，有明确阶段和大幅度变化的基本运动，实现对深蹲的计数会相对比较简单。下面我们就一起尝试实现它吧！数据采集使用带相机的Raspberr
目录效果展示 基础理论（HSV）为什么用HSV空间而不是RGB空间？HSV1、Hue（色相）2、Value（明度）3、Saturation（饱和度）一、初始化滑动条初始化1、创建回调函数2、窗口设置（名称） 3、滑动条设置代码二、运动函数三、舵机控制四、在HSV空间下获取二值图1、获取滑动条的值2、转HSV（三通道：H、S、V）3、转二值图（单通道阈值处理）4、结合HSV三个通
Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法，HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来，各有优势：优势：HoughCircle对噪声点不怎么敏感，并且可以在同一个图中找出多个圆；反观拟合圆算法，单纯的拟合结果容易受噪声点的影响，且不支持一个输入中找多个圆缺点：原始的Hough变换找圆，计算量很大，而且如果对查找圆的半径不加控制，不但运算量巨大，而
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2024-05-21 14:48:29
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文章目录前言一、试过的方法二、最终使用的方法1.先极坐标变换2.计算斜率总结 前言想了挺久，一直没解决这个问题。后面勉强解决了。一、试过的方法1.想用圆度来解决，后来发现圆度差值很小，完整的圆圆度0.89，然后有缺角的圆圆度0.88。 2.想用面积来解决，但是图片中每个圆大小不是一致的，是有一些差别的，也没办法。 3.多边形拟合、凸包都不合适。 4.想使用角点的数量来确定，发现也是不行。看下图二
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2024-06-07 07:19:14
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写在前面Feature scaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性，最常用的2个例子可能是：特征间的单位（尺度）可能不同，比如身高和体重，比如摄氏度和华氏度，比如房屋面积和房间数，一个特征的变化范围可能是[1000, 10000]，另一个特征的变化范围可能是[−
使用 cv2.HoughCircles 方法，该方法基于霍夫变换，可以在图像中检测圆形。import cv2
import numpy as np
def main():
# 读取图像
image_path = 'path_to_your_image.jpg' # 请将此路径替换为你想要处理的图像的实际路径
image = cv2.imread(image_path)
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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合霍夫圆。使用的图片来自：://.ihalco ...
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2021-08-05 02:08:00
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圆检测原理 圆周上任意三点所确定的圆，经Hough变换后在三维参数空间应对应一点。遍历圆周上所有点，任意三个点所确定的候选圆进行投票。遍历结束后，得票数最高点（理论上圆周上任意三点确定的圆在Hough变换后均对应三维参数空间中的同一点）所确定的圆 即为该圆周上，绝大多数点所确定的圆（以下称为当选圆），即绝大多数点均在该当选圆的圆周上，以此确定该圆。圆形的表达式为(x−xcenter)2+(y−yc
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2023-11-10 20:33:05
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# 使用Python实现圆形轮廓检测
## 简介
在计算机视觉领域中，圆形轮廓检测是一种常见的任务，用于检测图像中的圆形对象。在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现圆形轮廓检测。我会逐步指导你完成整个过程，并提供相应的代码示例。
## 流程
以下是实现圆形轮廓检测的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 图像预处理 |
原创
2024-02-04 05:56:56
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最近在做颜色识别的一个项目。主要工作背景是：机器运行状态由LED 灯指示，但是因为某些机器改装原因，指示灯被置于机器内部无法直接判断。内部有置camera可以获取LED的实时图片，需要根据Frame中LEDs颜色变化得到状态。工作准备使用Python和opencv。使用opencv主要也是识别的准确率的考虑。一、寻找HSV数据，确定颜色色域的阈值一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行
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2024-03-14 21:07:53
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