这个系列的目的是通过对OpenCV示例，进一步了解OpenCV函数的使用，不涉及具体原理。
目录 简介 Example运行截图 Example分析 Example代码
简介
本文记录了对OpenCV示例
houghcircles
.c
HoughCircles查找圆环，就是一个不断调节参数的过程。vector<Vec3f> circles;
//霍夫变换检测圆（就是一个参数调节的过程啊，要有耐心）
HoughCircles(src_gray, circles, CV_HOUGH_GRADIENT,
1.6, //累加器图像的分辨率,增大则分辨率变小
10,
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2023-11-28 16:13:49
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简介霍夫变换就是将平面图像转换到霍夫空间(极坐标)进行特征计算 圆的几何标准方程 圆的极坐标方程原理利用圆的极坐标方程，图片上每个点的xy值是已知的，角度值是有限的0~360°范围，每个点进行不同的R值不同的角度值进行计算，可以得到以该点为圆心R为半径的圆，每个点都进行此类计算，将会得到很多的圆，这些圆有交点，若有三个点绘制的圆交于同一点证明这三个点是在同一个圆上，圆心坐标为三个虚拟圆的交点，半径
在现代计算机视觉中，表盘的侧面校正是确保准确读取的重要一环。通常，在从图像中提取表盘信息的过程中，我们会遇到图像畸变、视角不正等问题，影响最终的识别结果。结合 Python 和 OpenCV，我们可以有效地解决这一问题。
### 背景定位
在需要进行数位表盘读取的场合，例如计时器、仪表盘等，常常会遇到图像在拍摄过程中无法保持正对的情况。这种侧面问题导致读取误差，影响后续的数据分析。
```m
① 两次dfs方法：先从任意一点P出发，找离它最远的点Q，再从点Q出发，找离它最远的点W，W到Q的距离就是是的直径证明如下：①若P已经在直径上，根据树的直径的定义可知Q也在直径上且为直径的一个端点②若P不在直径上，我们用反证法，假设此时WQ不是直径，AB是直径--->若AB与PQ有交点C，由于P到Q最远，那么PC+CQ>PC+CA，所以CQ>CA，易得CQ+CB>CA+CB
在HDevelop中dev_close_window ()
read_image (Image, 'D:/bb/tu/8.jpg')
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
edges_sub_pix (GrayImage, Edges, 'canny', 1, 5, 10)
*亚像素边缘
select_shape_xld (Edges, SelectedXLD
Python OpenCV实例：图像腐蚀(数学公式基本实现)Python OpenCV实例：图像腐蚀(数学公式基本实现)#coding:utf-8'''二值图像的腐蚀运算定义：g(x,y) = erode[f(x,y),B] = AND[Bf(x,y)]其中，g(x,y)为腐蚀后的二值图像，f(x,y)为原始二值图像B为结构元素，Bf(x,y)定义为Bf(x,y) = {f(x - bx,y-by
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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1-1 圆柱体的表面积输入底面半径r和高h，输出圆柱体的表面积，保留3位小数，格式见样例。样例输入：3.5 9样例输出：Area = 274.889【分析】圆柱体的表面积由3部分组成：上底面积、下底面积和侧面积。由于上下底面积相等， 完整的公式可以写成：表面积=底面积×2+侧面积。根据几何知识，底面积=πr^2，侧面积 =2πrh。不难写出完整程序：#include <stdio.h>
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2024-09-10 22:33:56
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假设在opencv中有一个正方形的M*M的图像，现在要在这个图像上面画一个半径M的圆。现在假设只能打点的方法来画，则中点画圆法是一个很好的方法。opencv中的图像就是一个M行M列的矩阵，坐标（0，0）代表第0行第0列的点。1 圆的方程与圆的特性 取半径r=M/2，要画的圆心坐标是(r,r),则圆的方程是(x1-r)2+(y1-r)2=r2。选取x=x1-r,y
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2024-02-23 11:41:43
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【代码】opencv去除圆形水印。
原创
2024-03-25 12:47:53
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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
原创
2021-07-07 14:02:10
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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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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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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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前言我们已经更新了不少OpenCV的基础文章了，为了巩固一下学习效果，我们就做的小案例的实战进行强化。实现效果今天我照了一张自己健身卡的图片，然后想到实现整体切边的效果，先上一下源图最终我们想到实现在照片中只保留卡这块的部分。代码演示我们再新建一个项目名为opencv--qiebian，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法.上面我们把
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2024-04-25 16:49:17
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C++ 图像处理——升级版卡尺标定法径向扫描拟合圆，附代码 使用语言：C++/Opencv4.3我针对上一个版本有了一些小改进，不过之前的版本能拟合一个圆环。并对运行速度有了比较大的提升，我先把效果图放上来吧。红色的点是我拟定的圆心，绿色的是通过拟合算法得出的圆，绿色的点也是拟合找到的圆心，还有一些参数我在下面介绍。总体的方法基本不变，还是使用的卡尺的方法。参考的还是Halcon的算子方式。对于
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2024-03-22 12:42:22
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目录 1. 膨胀与腐蚀的原理2. 膨胀的具体实现1) OpenCV实现2) C/C++实现3) 验证与结果3. 腐蚀的具体实现 1. 膨胀与腐蚀的原理膨胀与腐蚀是数学形态学在图像处理中最基础的操作。在笔者之前的文章《图像的卷积(滤波)运算(一)——图像梯度》、《图像的卷积(滤波)运算(二)——高斯滤波》具体介绍了图像卷积\滤波的具体的概念与操作，图像的膨胀与腐蚀其实也是一种类似的卷积操作。其
第七章 采用AAM和POSIT的3D头部姿态估计——Chapter 7:3D Head Pose Estimation Using AAM and POSIT 一个好的计算机视觉算法如果没有伟大健壮的功能以及广泛的普遍化和一个坚实的数学基础是不完整的。所有的这些优点伴随着主要由TimCootes开发的主动表观模型（Active Appearance Model
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
