一、引言在图像处理和计算机视觉领域中，如何从当前的图像中提取所需要的特征信息是图像识别的关键所在。在许多应用场合中需要快速准确地检测出直线或者圆。其中一种非常有效的解决问题的方法是霍夫（Hough）变换，其为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。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。这篇文章就将介绍OpenCV中霍夫变换的使用方法和相关知
转载
2024-06-17 20:24:26
33阅读
目录一、Opencv中常用的图像的读取方法二、形态学操作中核的生成getStructuringElement()函数三、Opencv中图像的三种二值化:threshold、adaptiveThreshold、Otsu 二值化四、图像模糊均值滤波Blur()函数 一、Opencv中常用的图像的读取方法1、直接根据图片路径进行读入String img_path = "C:/Users/mak
转载
2024-02-13 21:06:56
31阅读
import cv2import numpy as np img = cv2.imread("hd.jpeg", 0) img = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)edges = cv2.Canny(img, 50, 150, apertureSize = 3)lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/10,118) #这里对最后一个参
原创
2023-01-13 06:25:15
285阅读
我们在对表格进行提取之前，要先对扫描进来的表格进行矫正，由于我做的项目的原因，所需要的处理的表格全都是扫描版的，所以不会出现前文表格线是弯曲的情况，所以表格矫正的方法比较简单。请参考： 将表格矫正之后，我们接下来应该对表格进行提取，首先，先对传进来的表格模板进行图形处理，先对将要使用的函数进行介绍： &n
转载
2023-11-10 09:56:54
262阅读
提取表格直线是数据处理和文档分析中的一个重要任务，尤其是在处理图像中的表格数据时。使用 Python 的 OpenCV 库，我们可以通过图像处理技术提取出表格的直线，以便后续的数据提取和分析。下面我将详细记录解决这个问题的完整过程。
---
### 备份策略
为了有效地管理提取的直线数据，我设立了一个备份策略。备份的频率和方式基于数据的重要性和更新频率。
```mermaid
gantt
提取步骤输入彩色图像*imread**转换为灰度图像cvtColor转换为二值图像adaptiveThreshold定义结构元素（异形卷积核）开操作(腐蚀+膨胀)提取水平与垂直线，消除斜线adaptiveThreshold 自适应阈值操作APIvoid adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int a
转载
2023-11-10 19:10:07
310阅读
本案例基于图像的梯度和颜色特征，定位车道线的位置。在这里选用Sobel边缘提取算法，Sobel相比于Canny的优秀之处在于
原创
2022-06-01 17:45:42
880阅读
实现自己的线性滤波器 目的本篇教程中，我们将学到： 用OpenCV函数 filter2D 创建自己的线性滤波器。 原理 Note以下解释节选自Bradski and Kaehler所著 Learning OpenCV 。 卷积高度概括地说，卷积是在每一个图像块与某个算子（核）之间进行的运算。 核是什么？核说白了就是一个固定大小的数值数组。
关于提取车道线的问题，请大佬指教提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图
转载
2024-06-04 11:13:52
30阅读
Canny算子是John.F.Canny于20世纪80年代提出的一种多级边缘检测算法。该算子最初的提出是为了能够得到一个最优的边缘检测，即：检测到的边缘要尽可能跟实际的边缘接近，并尽可能的多，同时，要尽量降低噪声对边缘检测的干扰。是一个很好的边缘检测器，很常用也很实用的图像处理方法。总共可以分为五步：高斯模糊GaussianBlur。将输入的彩色图像进行高斯模糊来去掉噪声灰度转换cvtColor。
转载
2024-08-14 11:59:20
117阅读
目录基本介绍cv2.getPerspectiveTransforms介绍cv2.warpPerspective介绍寻找特征图像完整代码及运行效果 基本介绍 注意：这篇文章的前提是学过图像仿射变换 使用opencv的透视变换可以使我们简单的提取
转载
2023-12-14 12:17:19
0阅读
目录基本介绍cv2.getPerspectiveTransforms介绍cv2.warpPerspective介绍寻找特征图像完整代码及运行效果 基本介绍 注意：这篇文章的前提是学过图像仿射变换 使用opencv的透视变换可以使我们简单的提取
转载
2023-12-14 10:10:57
50阅读
OpenCV如何配置在IDEA中自行百度环境：win10+IDEA2021.2.3+jdk11.0.1+OpenCV-460.jar一、首先我们得了解OpenCV中的Mat类，详情见上一篇文章二、算法流程1.利用OpenCV识别图像的三通道像素值，并存储在二维数组中2.因为后面需要得到累计频率为%2和98%所对应的像素值，所以需要将二维数组转换为一维数组方便排序3.在一维数组中统计每个像素所出现的
转载
2024-05-07 17:58:18
65阅读
我们如何在图像中快速识别出其中的圆和直线？一个非常有效的方法就是霍夫变换，它是图像中识别各种几何形状的基本算法之一。霍夫线变换霍夫线变换是一种在图像中寻找直线的方法。OpenCV中支持三种霍夫线变换，分别是标准霍夫线变换、多尺度霍夫线变换、累计概率霍夫线变换。在OpenCV中可以调用函数HoughLines来调用标准霍夫线变换和多尺度霍夫线变换。HoughLinesP函数用于调用累积概率霍夫线变换
转载
2024-03-27 20:10:31
133阅读
Opencv图像轮廓提取0. 实现结果如下：1. 打开图像代码2. 轮廓提取函数3. 代码实现 本文主要实现了图像的轮廓提取，首先先给出直观的轮廓实现结果：0. 实现结果如下：1. 打开图像代码注意图片存放路径不能出现中文，不然会报错！CString defaultDir = _T("请选择路径"); //设置默认打开文件夹
CString fileFilter = _T("文件(*.jpg;
转载
2024-04-24 22:53:56
212阅读
import cv2
img = cv2.imread(“E:/tuku/2019-10-28_10_36_21_370.bmp”,0)
median = cv2.GaussianBlur(img, (53,53),3)
#img=img[100:400,450:1000]#emptyImage3=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret1,th1 =
转载
2024-08-23 20:32:09
118阅读
[opencv][cpp] 学习手册3：案例数量统计、修复旋转切边、直线提取00_Canny_多滑动条案例.cpp 18_距离变换.cpp 19_案例_统计物品的数量.cpp 20_案例_修复图像.cpp 21_案例_图像切边.cpp 22_案例_图像旋转和切边.cpp 23_提取出直线.cpp 文章目录[opencv][cpp] 学习手册3：案例数量统计、修复旋转切边、直线提取00_Canny_
大纲一、霍夫直线变换1.数学原理2.算法分析3.使用实例二、霍夫概率变换1.数学原理2.算法分析3.使用实例 一、霍夫直线变换1.数学原理霍夫直线变换的核心在于笛卡尔坐标系和霍夫空间的变换，笛卡尔坐标系下的直线在霍夫空间中表示为点；笛卡尔坐标系下的点在霍夫空间中表示为曲线，如果霍夫空间中的多条曲线交于同一个点，则在笛卡尔坐标系中就表现为多个点组成了一条直线，这就给了我们找出图像中直线的方法——找
转载
2024-03-27 11:23:05
146阅读
小白学python（opencv直线检测）霍夫变换直线检测 感觉我学opencv就是单纯学API。。对原理还是单纯了解。。霍夫变换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
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)。其实图已经说的很好了。。 就是在我们已经把边缘检测做完之后，进行进一步的检测。直线检测这里代码里的
转载
2023-06-27 10:38:48
557阅读
满水填充定义：是一种用特定的颜色填充连通区域，通过设置可连通像素的上下线以及连通方式来达到不同的填充效果的方法。——简单讲就是：自动选择了和种子点相连的区域，接着将该区域替换成指定的颜色。 函数：floodFill(输入图像、种子点、填充颜色、矩阵、观察元素值与待加入元素值得正最大值、观察元素值与待加入元素值得负最大值) 调用举例：Mat src = imread("1.jpg");
imsh
转载
2024-08-08 17:08:38
279阅读
