【OpenCV（C++）】图像变换：霍夫变换霍夫变换概述霍夫线变换标准霍夫变换：HoughLines()函数累计概率霍夫变换：HoughLinesP()函数霍夫圆变换霍夫圆变换：HoughCircles()函数 在图像处理与计算机视觉领域中，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变换，其为
转载
2024-08-20 19:54:38
90阅读
赫夫曼树路径和路径长度：表示树从根节点开始到达节点经过的次数，若一颗树根节点为1层，那么第K层的树的路径的长度为K-1权： 赋予每一个节点上面特定的权重值带权路径：带权路径等于节点的权与路径长度的乘积，为带权路径 = 权 * 路径长度树的带权路径长度：为所有叶子节点的带权路径之和记做WPL(weight path length)赫夫曼树huffman-tree或哈夫曼树，又称最优二叉树，如果一颗二
python+opencv霍夫直线、圆检测 目录python+opencv霍夫直线、圆检测一、霍夫空间二、霍夫直线检测1、直线检测函数2、直线检测实例三、霍夫圆检测1、霍夫圆检测函数2、圆检测实例 一、霍夫空间在笛卡尔坐标系中直线可以由A（,）,B(,)两点确定 在该坐标系中，，分别为自变量和因变量，若此时我们将写成关于，的函数表达式（霍夫空间）： 对应图像变换如下： 变换后的空间成为霍夫空间。即
转载
2024-06-09 08:12:16
251阅读
目录一、Hough变换简介二、Hough变换的数学理解1.x-y变量空间至k-b参数空间的变换2.x-y变量空间至-空间的变换三、Hough变换应用于线检测（MATLAB实现）1.检测步骤2.使用MATLAB工具箱中的Hough变换函数进行边缘检测一、Hough变换简介霍夫变换（Hough Transform)是数字图像处理中的一种特征提取技术常用于判断图像中哪些点共线可以检测直线，也可以检测圆或
转载
2024-05-06 23:06:22
129阅读
最近，我学习了Hough变换，先介绍一下Hough变换：Hough变换（Hough Transform）是检测图像中直线和曲线的一种方法，其核心思想是建立一种电线对偶关系，将图像从图像空间变换到参数空间，确定曲线的参数，进而确定图像中的曲线。 利用Hough变换原理最基本的是检测直线，因为
转载
2024-08-15 15:06:16
18阅读
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)。二、霍夫变换概述 霍夫变换(Hough Transform)是图像
1. 理论傅里叶变换及其反变换实现了图像在空间域和频域中的相互转换。h(r,c) <--> H(u,v)(r,c)表示空间域的像素位置，（u，v）表示像素的周期数。对于离散图像h(r,c)来说，变换后可能出现的最高频率是1/2，也就是每两个像素一个周期。频率1/2被称为尼奎斯特临界频率。高于1/2的频率分量将发生频率混淆现象。在对图像进行降分辨率采样前，先使用平滑滤波器消除高于尼奎斯特
转载
2024-09-25 15:04:01
88阅读
可以看出如果笛卡尔坐标系的点共线，这些点在霍夫空间对应的直线交于一点：这也是必然，共线只有一种取值可能。如果不止一条直线呢？再看看多个点的情况（有两条直线）： 在opencv中步骤解读：具体步骤：1. 彩色图像->灰度图2. 去噪（高斯核）3. 边缘提取（梯度算子、拉普拉斯算子、canny、sobel）&nbs
转载
2024-08-11 12:39:52
62阅读
霍夫线变换 1. 霍夫线变换是一种用来寻找直线的方法. 2. 是用霍夫线变换之前, 首先要对图像进行边缘检测的处理，也即霍夫线变换的直接输入只能是边缘二值图像.实现： 1. 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示. 例如: a. 在 笛卡尔坐标系: 可由参数: (m,
转载
2023-12-19 23:28:48
143阅读
一，霍夫变换介绍：霍夫(Hough) 变换是一种用于检测线，圆或者图像中其他简单形状的方法。使用霍夫直线检测，首先要对图像进项边缘检测预处理。平面空间到极坐标空间的转换图像空间中的直线可以用两个变量表示。例如:在笛卡尔坐标系中：参数:(m,b)在极坐标系统:参数:(r,θ)霍夫变换基本原理是：二进制图像中的任何点都可能属于某些可能的线。如果为我们将每一条线参数化，比如斜率为 ,截距为 ,原始图像
转载
2024-04-24 10:50:16
154阅读
目标在本章，我们将会理解霍夫变换的概念。我们将看到如何使用它来检测图像中的线条。我们将看到以下函数：cv.HoughLines()，cv.HoughLinesP()理论霍夫变换是一种可以检测任何形状的流行技术，如果你能用数学形式来表示这种形状的话。它可以检测形状，即使形状被破坏破或扭曲了一点。我们来看看它是如何作用于直线的。一条直线可以被表示成 y=mx+c 或者是参量形式(我们更熟悉的叫法是"极
转载
2024-08-08 13:43:53
86阅读
基于HOUGH变换的矩形的检测作者： 2006-03-02在图像中查找直线、圆、椭圆的方法很多，网上也有很多类似的源代码。但是介绍矩形（正方形，长方形）查找的方法很少，本文介绍基于HOUGH变换的矩形的检测。
转载
2023-12-22 14:04:13
44阅读
一、霍夫线变换 霍夫线变换是OpenCv中一种寻找直线的方法，输入图像为边缘二值图。原理：一条直线在图像二维空间可由两个变量表示， 例如: 1、在 笛卡尔坐标系: 可由参数: (m,b) 斜率和截距表示。 2、在 极坐标系: 可由参数: 极径和极角表示。 对于霍夫变换，我们将用 极坐标系 来表示直线。 因此，直线的表达式可为: 化简后得：一般来说对于点 ， 我们可以将通过这个点的一族直线统
转载
2024-08-22 07:29:01
42阅读
# Python 霍夫矩形检测
霍夫变换是一种经典的图像处理技术，广泛应用于形状检测与识别。利用霍夫变换，我们可以从二维图像中检测出几何形状，比如直线、圆和矩形。在本文中，我们将重点讨论如何使用 Python 来实现霍夫矩形检测，分析相关原理，并提供完整的代码示例。
## 霍夫变换的基本原理
霍夫变换利用的是将边缘点从图像空间转换到参数空间的概念。通过这种方式，我们能够通过在参数空间中寻找局
一、霍夫变换Hough 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。Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。二、霍夫空间在一个xOy 的坐标系空间里，经过（x1,y1）的直线有无数条，我们可
转载
2024-03-17 22:49:34
272阅读
霍夫变换-直线检测 Hough Line Transform 对图像上每一个像素点x,y，变换到霍夫空间，根据不同的角度θ可以绘制出一条曲线，不同位置的x,y可以绘制出多条曲线，通过这些曲线的交点所对应的r和θ可以还原出直线的位置。 对于任意一条直线上的所有点来说变换到极坐标中，从[0~360]空间，可以得到r的大小属于同一条直线上
转载
2023-07-04 20:28:18
146阅读
霍夫变换概述霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。
霍夫变换于1962年由PaulHough首次提出，最初的Hough变换是设计用来检测直线和曲线，起初的方法要求知道物体边界线的解析方程，但不需要有关区域位置的先验知识。这
转载
2023-09-05 14:33:15
181阅读
霍夫变换(Hough Transform)是图像处理技术中的一种特征提前技术，该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换的结果。霍夫变换运行两个坐标空间之间的变换将在一个空间中具有相同形状的曲线或者直线映射到另一个坐标空间的一个点形成峰值，从而把检测任意形状的问题转化为统计峰值问题。
原创
2023-02-15 11:18:59
409阅读
霍夫（Hough）变换题目：计算黑子之间的距离与白字之间的距离，得到两个最大值，运用直线画出连接两段距离最大的黑子和白子的直线，运用hough直线检验出棋盘的中本来的黑线，以不同颜色画出。from cv2 import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import math
def calDistance(
转载
2024-07-09 16:22:19
27阅读
霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换原理类似，只是点对应的二维极径、极角空间被三维的圆心和半径空间取代。在标准霍夫圆变换中，原图像的边缘图像的任意点对应的经过这个点的所有可能圆在三维空间用圆心和半径这三个参数来表示，其对应一条三维空间的曲线。对于多个边缘点，点越多，这些点对应的三维空间曲线交于一点的数量越多，那么他们经过的共同圆上的点就越多，类似的我们也就可以用同样的阈值的方法来判断一个圆是否被检测到
转载
2024-03-04 12:35:37
81阅读
