实现流程假设有一个大小为100*∗100的图片，使用霍夫变换检测图片中的直线，则步骤如下所示：直线都可以
原创
2022-06-01 17:42:05
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基本思路先使用上文介绍的Prewitt算子将输入的图像边缘化处理，再使用霍夫变换检测直线。 其中使用到了matlab的hough，houghpeaks,houghlines等函数.函数hough [H, theta, rho] = hough(f) 或 [H, theta, rho] = hough(f, ‘ThetaRes’, val1, ‘RhoRes’, val2) 其中，H是霍夫变换
1 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
2 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
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4 #include <iostream>
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6 using namespace cv;
7 using namespace std;
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9 void help()
10 {
11 c
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2020-01-09 13:17:00
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2评论
做直线检测这块的，肯定绕不开霍夫，百度上也是各种各样有关霍夫的教程详解什么的，但是个人感觉好多人都没有把霍夫吃透理清。纯粹是为了使用霍夫而强行使用罢了。对大牛们还说，可能这不算什么，但是对入门小白还说，难免会有各种各样的问题。比如在参数选取上面的一些问题，可能导致难以让人满意的结果。比如一些语句的错误使用可能导致程序直接无法运行。就最近在直线检测问题上遇到的一些问题，我写下这篇博客，希望可以给将来
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
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2024-05-06 23:06:22
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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
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2024-08-15 15:06:16
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文章目录一、直线检测1.1 概念1.2 实战1.2.1 手动cv.HoughLines1.2.2 调用API（推荐）cv.HoughLinesP二、圆检测2.1 概念2.2 实战 一、直线检测1.1 概念霍夫直线变换：用来做直线检测；前提条件-边缘检测已经完成；平面空间到极坐标空间转换。 不知道图像（边缘检测后的图像）中有没有直线，那么就将边
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2024-04-17 15:41:46
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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
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2024-06-09 08:12:16
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圆的表示式是：其中aa和bb表示圆心坐标，rr表示圆半径，因此标准的霍夫圆检测就是在这三个参数组成的三维空
原创
2022-06-01 17:41:54
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# 使用Python OpenCV实现霍夫变换检测直线
在计算机视觉中，霍夫变换是一种常用的算法，用于检测图像中的直线或曲线。在本教程中，我们将学习如何使用Python和OpenCV库来实现霍夫线检测。以下是整个过程的步骤流程以及详细代码实现。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------
原创
2024-10-20 04:22:02
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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
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2024-03-04 12:35:37
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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
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2024-08-11 12:39:52
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## Android OpenCV 霍夫检测实现教程
### 1. 整体流程
以下是实现 Android Opencv 霍夫检测的整体流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入 OpenCV 库 |
| 2 | 创建并配置 Android 项目 |
| 3 | 拷贝 OpenCV Native 库到项目中 |
| 4 | 创建 Java
原创
2023-09-22 16:31:10
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- created by gloomyfish图像处理之霍夫变换圆检测算法之前写过一篇文章讲述霍夫变换原理与利用霍夫变换检测直线, 结果发现访问量还是蛮多,有点超出我的意料,很多人都留言说代码写得不好,没有注释,结构也不是很清晰,所以我萌发了再写一篇,介绍霍夫变换圆检测算法,同时也尽量的加上详细的注释,介绍代码结构.让更多的人能够读懂与理解.一:霍夫变换检测圆的数学原理根据极坐标,圆上任意一点的
一般我们在检测物体轮廓的时候，会有检测直线的需求，这时可以用到OpenCV当中的霍夫变换实现。 霍夫变换的原理的简单阐述见：http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/hough_lines/hough_lines.html#hough-lines简单来讲，对于单个像素来说，它可能是由许多直线经过的，我们通过一个点可以构造无
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2023-07-05 13:43:17
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承接上篇博文，在基本搞懂霍夫检测直线是怎么进化到检测圆后，开始（痴心妄想）自己写代码了！虽说最后的效果不是很好，但是重要的是在码代码过程中发现和解决的一些问题（不一定有共性，但兄弟萌可以避免下这些bug）。霍夫梯度法算法步骤上篇博文已经阐述了我们是如何从三维计数表格转到霍夫梯度法的，该算法主要分为两步，先找圆心疑似点，再对疑似点进行半径确定： 假设已经得到图像的边缘信息（包含角度和梯度值） 1.利
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2024-03-25 13:20:15
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霍夫圆检测原理对直线来说, 一条直线能由参数极径极角 () 表示. 而对圆来说, 从平面坐标到极坐标转换需要三个参数, 也就是： ( center , center, )。其中 center , center 表示圆心，在这三维中，一维是x，一维是y，另外一维是圆的半径r。这就意味着需要大量的内存而且执行效率会很低，速度会很慢。因为霍夫圆检测对噪声比较敏感，所以首先要对图像做中值滤波。为了提高效
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2023-12-19 10:19:20
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CS131 Lecture06：边缘检测by：斯坦福大学计算机科学系github: zhaoxiongjun/CS131_notes_zh-CNgithub.com
（包含中英文版课件及相关课程视频）1 介绍本课程包括边缘检测、Hough转换和RANSAC。边缘检测提供了有意义的语义信息，有助于理解图像。这有助于分析元素的形状、提取图像特征，以及了解所描绘场景
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2024-03-26 08:27:25
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文章目录简介一、原理二、函数 简介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。 霍夫线变换是一种用来寻找直线的方法。 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。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、原理如果两个不同点在霍夫曼变换后得到的曲线在平面 - 相交, 这就意味着它们通过同一条直线. 一般来说, 一条直线
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2024-08-26 10:57:03
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基本概念 我们都知道一些边缘检测的有效方法，但是实际中由于噪声和光照不均等因素，使得在很多情况下获的边缘点不连续，必须通过边缘连接将它们转换为有意义的边缘。一般的做法是对经过边缘检测的图像进一步使用连接技术，从而将边缘像素组合成完整的边缘。霍夫（Hough）变换是一个非常重要的检测间断点边界形状的方法。它
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2024-05-07 10:47:54
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