c++版本opencv（36.霍夫直线检测37.直线类型与线段-）一、36.霍夫直线检测-二，37.直线类型与线段- 来自网易云课堂贾志刚老师 一、36.霍夫直线检测-同一条直线上的点，r和c塔应该一样！二，37.直线类型与线段- 那通过这两个例子呢，也是告诉大家霍夫直线检测呢，一个是原始数据类型，另外一个的话就是啊，直接是出来线段的，顶点坐标的，那这两个呢，各有各的应用场景，那通过这个例子的话
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2024-05-07 21:00:26
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（1）线段检测应用背景（2）线段检测原理简介（3）线段检测实例 a line segment detector（4）hough 变换和 lsd 的区别---------------------author：pkf------------------------------time：2015-1-26（1）线段检测应用背景 线段检测在高铁电机机车顶部图像检测系统中有很大应用，像受电弓检测程序之类的
直线段检测算法---LSD：a Line Segment DetectorLSD的核心是像素合并于误差控制。利用合并像素来检测直线段并不是什么新鲜的方法，但是合并像素的方法通常运算量较大。LSD号称是能在线性时间（linear-time）内得到亚像素级准确度的直线段检测算法。LSD虽然号称不需人工设置任何参数，但是实际使用时，可以设置采样率和判断俩像素是否合并的方向差
简介：1.霍夫变换(Hough Transform) 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)。2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上，根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解，那么这个解就对应着要寻找的几何形
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2024-08-19 19:15:26
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LSD快速直线算法用于局部提取直线，时间复杂度低。LSD算法通过对图像局部分析，得出直线的像素点集，在通过假设参数进行验证求解，将像素点集合与误差控制集合合并，进而自适应控制误检的数量。检测图像中的直线最基本的思想就是检测图像中梯度变化较大的像素点集，LSD正是充分利用了梯度信息和行列线来进行直线检测的。（1）行列线及支撑线。行列线是图像的灰度从黑到白或从白到黑剧烈变化的分割线，即梯度形成区域。首
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2024-05-09 08:18:12
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线段检测主要运用Hough变换，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，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)。 在OpenCV编程中，实现线段检测主要使用cvHoughLines2函数。 函数原型： CvSeq* cvHou
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2023-08-04 13:05:52
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package com.opencv;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
i
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2024-06-07 14:30:04
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目录1--原理2--Opencv API3--实例代码4--霍夫变换检测圆1--原理 具体原理可参考 博客1 和 视频讲解1； 霍夫变换检测直线的核心思想是：在笛卡尔坐标系下，一条直线（两个点（x1, y1）和（x2, y
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2024-04-06 22:00:33
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边缘检测： 传统的直线检测方法一般采用边缘检测算法提取二值边缘图像，然后利用Hough变换将表示每条直线属性的参数投影到Hough空间中。该线检测方法是一种全局拟合算法。缺点是依赖于边缘检测算法的准确性，在边缘密集的地方容易出现异常检测LSD检测 LSD算法是一种基于梯度信息的直线检测方法，具有检测速度快、参数自适应、精度可达到亚像素级的特点。其主要思想是将局部区域内具有相同梯度方向的像素进行合并
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2024-04-09 19:38:04
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http://www.opencv.org.cn/index.php/Hough%E7%BA%BF%E6%AE%B5%E6%A3%80%E6%B5%8Bhttp://baike.baidu.com/view/6825753.htmHough变换原理最直观简单的说明：http://wenku.baidu.com/view/6373b4e69b89680203d825e9.html?from=rec&
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2024-03-04 14:32:20
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一：线段检测程序如下：// 11HoughLines.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
#pragma comment(linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTSta
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2023-09-20 15:54:52
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本文提供了一种利用opencv计算条形物体长度的方法，思路新奇，实现简单，同时也提供了代码实现。目录0、前言1、解决步骤1.1 利用分割方法得到物体mask1.2 提取骨骼线1.3 计算骨架线长度 2、验证0、前言 在图像处理中，我们可能会遇到求一个线条长度的场景，比如，现在有一条裂缝，需要求其
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2024-07-08 20:19:15
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一、opencv中绘图函数1、线段绘制 函数：cv2.line(img，pts, color，thickness，linetype) 参数说明：img：待绘制图像。 • color：形状的颜色，元组如（255,0,0）。 • pts：起点和终点 • thickness：线条的粗细。 -1为填充，默认值是 1. • linetype：线条的类型，8型或cv2.LINE_AA，默认值为8型。img=n
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2024-05-29 10:30:10
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目录前言正文2D卷积低通滤波模糊平均高斯模糊中值模糊双边滤波cv.bilateralFiltercode 前言目标是： 1、学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 2、使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积） 首先，明确低通滤波(LPF)帮助我们去除噪音，模糊图像。HPF(高通滤波) 帮助我们找到图像的边缘。正文2D卷积效果图codeimport cv2 as cv
import nump
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2024-03-30 20:31:49
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这篇文章中我们一起学习了如何在OpenCV中用createTrackbar函数创建和使用轨迹条，以及图像对比度、亮度值的动态调整。文章首先详细讲解了OpenCV2.0中的新版创建轨迹条的函数createTrackbar，并给上一个详细注释的示例。然后讲解图像的对比度、亮度值调整的细节，最后放出了一个利用createTrackbar函数创建轨迹条来辅助进行图像对比度、亮度值调整的程序源码。依然是先放
在计算机视觉中，使用 Python 的 OpenCV 库进行线段拟合是一项基本的技能。这篇文章将详细介绍如何使用 OpenCV 进行线段拟合，内容包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用。
## 环境准备
首先，确保你的环境中安装了必要的依赖。以下是所需软件的版本兼容性矩阵：
| 软件 | 版本 | 备注 |
在树莓派中安装opencv库参考教程：关于opencv的编译安装，可以参考Adrian Rosebrock的Raspbian Stretch: Install OpenCV 3 + Python on your Raspberry Pi。Step #1: Expand filesystem$ sudo raspi-config选中Advanced Options选中Expand filesyste
一、前言物体检测分类是一种机器学习任务，旨在识别图像或视频中的物体，并将其分为不同的类别。与传统的物体分类任务不同，物体检测分类不仅可以确定图像中物体的类别，还可以确定它们在图像中的位置和边界框。物体检测分类通常涉及以下步骤：数据收集和标注：收集包含不同类别物体的图像或视频数据，并进行标注，标注包括每个物体的类别和边界框信息。特征提取：使用图像处理和计算机视觉技术，从收集的图像中提取有用的特征。这
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2024-03-05 14:06:38
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Haar级联由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即：从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。类Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个类
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2024-03-17 17:53:24
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# 深度学习线段检测教程
线段检测是计算机视觉中的一个重要任务，能够在图像中检测出直线结构。通过使用深度学习模型，我们可以实现更具鲁棒性和准确性的线段检测。本文将带你逐步理解和实现这一过程。
## 流程概述
以下是实现深度学习线段检测的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-03 06:03:22
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