导读:1. houghlines的算法思想2. houghlines实现需要考虑的要素3. houghlines的opencv实现,代码分析4. houghlines的效率分析,改进1. houghlines的算法思想检测直线,houghlines标准算法,不考虑线段,不检测线段端点。在直角坐标系和极坐标系的对应关系,点、直线在两个坐标系中是对偶关系。即直角坐标系中的点是极坐标系中的线,直角坐标系
直线检测直线检测可以通过OpenCV的HoughLines和HoughLinesP函数来完成,它们仅有的差别是:第一个函数使用标准的Hough变换,第二个函数使用概率Hough变换,即只通过分析点的子集并估计这些点都属于一条直线的概率,这在计算速度上更快。函数原型:HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength
转载 2023-12-27 21:31:33
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目录c++检测垂直线 检测所有线:python RANSAC直线检测c++C++: void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=0 )第一个参数,InputAr
例五:Canny边缘检测1.图像缩放新加入的函数:cvCreateImage(cvSize(img->width/2,img->height/2), img->depth, img->nChannels)创建图像结构来保存缩放后的图像   cvPyrDown(img, out)将图像进行缩放,第一个参数为输入的图像,第二个为输出的图像,输出图像
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
2023.8.5 文章目录1、OpenCV安装2、图片的读入、保存3、Canny算法边缘检测4、ROI mask5、霍夫变换6、离群值过滤7、最小二乘拟合8、直线绘制9、视频流读写 1、OpenCV安装conda管理虚拟环境与否看自己 pip install opencvimport cv2 print(cv2.__version__)查看该库是否安装成功2、图片的读入、保存import cv2
# Android 中检测线程的实现 作为一名新手开发者,你可能会对 Android 多线程编程感到困惑。在这篇文章中,我们将深入探讨如何在 Android 中检测线程的工作状态,并提供一个清晰的实现流程和代码示例。通过理解每一步的目的和代码的含义,你将掌握这一技能。 ## 流程概述 实现 Android 中检测线程的主要步骤如下: | 步骤 | 描述
原创 2024-09-20 08:57:50
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摘要本文介绍的是Partial person re-identification(基于部分身体的行人重检测)。这是一个很有挑战性的问题,因为只有完整行人的一部分可以获得用来进行匹配。但是它具有很高的现实意义,因为在真实的场景中,我们很难直接获得一个行人完整的图片,大多数的行人都是partial的,比如被建筑物,车辆,其他行人所遮挡,如下图所示。  文章中,作者提出了一种快速准确
(1)项目介绍       本项目主要使用OpenCV库,对视频中的车道线进行识别。通过图像处理技术,实现对车道线的处理、检测,并在视频中准确标记出车道线的位置。实施思路如下:a. 视频处理:读取视频文件,并对视频中的每一帧进行处理。b. 图像转换:将视频帧从彩色模式转换为灰度模式,以便进行后续处理。c. 噪声去除:使用高斯模糊对图像进行去噪,提高边缘检测
# Python检测线程结束 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD Start(开始) --> CreateThread(创建线程) CreateThread --> StartThread(启动线程) StartThread --> CheckStatus(检查线程状态) CheckStatus --> IfRunning(线程正在运行
原创 2023-08-28 07:38:56
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#============================多线程========================= # 参看文档 # # http://www.dabeaz.com/python/UnderstandingGIL.pdf##=================多线程、多进程、全局解释器的区别============ # 进程: 程序运行的一个状态    &nbs
转载 2024-09-12 07:35:59
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# Python 检测线性转折的完整指南 ## 1. 引言 在数据分析和金融市场分析中,识别线性转折点是非常重要的。这可以帮助我们了解数据的趋势变化,作出更明智的决策。本文将一步步教你如何在 Python 中检测线性转折点。 ## 2. 流程概述 在开始编码之前,我们首先需要明确步骤。以下是实现线性转折检测的流程: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 |
原创 2024-08-26 04:01:09
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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
转载 2023-09-20 15:54:52
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# Python 点云检测线 在计算机视觉和机器人技术中,点云(Point Cloud)是由大量点组成的数据集合,这些点用来表示三维物体的形状和表面特征。点云通常由激光扫描器、深度相机或立体视觉系统获取。通过对点云数据的处理,我们能够实现物体检测、识别和分割等功能。本文将介绍如何使用Python进行点云的线检测。 ## 1. 什么是点云? 点云是表示三维空间中物体的离散点的集合。每个点通常由
原创 2024-09-17 05:47:56
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# Java检测线程是否存在的步骤指南 在Java中,线程的管理是一个重要的主题。对于刚入行的小白来说,了解如何检测线程是否存在是理解线程生命周期的关键一步。本文将通过简单的步骤和示例代码来教会你如何实现这一功能。 ## 1. 流程概述 在检测线程是否存在之前,我们首先需要了解整个流程。如下表所示: | 步骤 | 描述
原创 2024-08-31 09:35:42
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1. 引言霍夫曼直线检测(Hough Line Detection)是一种在图像中检测直线的经典算法。它通过在极坐标空间内累积直线的交点,从而有效地检测图像中的直线。在本篇博客中,我们将使用Python和OpenCV库来实现霍夫曼直线检测,并深入介绍该算法的原理、相关API以及代码实例。2. 霍夫曼直线检测原理霍夫曼直线检测是一种基于累加器的技术。其原理可以简单概括为以下几个步骤:边缘检测:首先,
一、形态学应用案例开、闭运算、形态学梯度等原理:相关函数:morphologyEx(InputArray src, OutputArray dst, int op, lnputArray kernel, Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar &a
# Java 检测线程持有锁的实现方法 在多线程环境中,理解和管理线程的同步至关重要,尤其是解决线程在持有锁时的状态。本文将帮助你了解如何在Java中检测线程持有锁,详细介绍流程、代码示例以及每一步的用法。 ## 实现流程 下面是检测线程持有锁的一般流程: | 步骤 | 描述 | |------|----------------------
原创 2024-07-31 10:10:12
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小白学python(opencv角点检测)角点角点检测基本原理OpenCV 中的 Harris 角点检测Shi-Tomasi 角点检测goodFeaturesToTrack()角点角点 角点所具有的特征: 轮廓之间的交点 对于同一场景,即使视角发生变化,通常具备稳定性质的特征 该点附近区域的像素点无论在梯度方向上还是其梯度幅值上有着较大变化角点检测基本原理使用一个固定窗口在图像上进行任意方
​         这篇总结的不错,我借用一下:                 图像空间中的在同一个圆,直线,椭圆上的点,每一个点都对应了参数空间中的一个图形,在图像空间中这些点都满足它们的方程这一个条件,   所以这些点,每个投影后得到的图像都会经过这个参数空间中的点。也就是在参数空间中它们会相交于一点。所以,当参数空间中的这个相交点的越   大的话,那么说明元图像空间中满足这个参数的图形越饱
原创 2022-01-17 17:33:09
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