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，
十九、霍夫变换—直线1、霍夫直线变换介绍
Hough Line Transform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点在极坐标空间（r, ）必然在一个点上有最强的信号出现，根据此反算到平面坐标中就可以得到直线上各点的像素坐标，从而得到直线。笛卡尔坐标中的每一个点都对应极
转载
2024-06-23 20:32:08
578阅读
本期我们一起看看如何进行图像边缘的检测。边缘检测通常用于理解图像中的对象，帮助机器做出更好的预测。编写边缘检测程序是了解机器如何看待外界的好方法。现在就让我们使用python进行边缘检测吧。我们将为该项目使用两个主要模块：Numpy，Matplotlib和OpenCV。Matplotlib是一个完整的库，用于在Python中生成静态，动画和交互式可视化。OpenCV是一个高度优化的库，专注于实时应
转载
2024-05-31 01:48:03
49阅读
基于VS与OpenCV的模板匹配学习（2）边缘模板匹配+图像金字塔基于C++与OpenCV的模板匹配学习（1）OpenCV matchTemplate()示例 文章目录基于VS与OpenCV的模板匹配学习（2）边缘模板匹配+图像金字塔前言一、边缘检测1.1 边缘检测的一般步骤1.2 sobel算子1.3 canny算子1.4 OpenCV sobel与canny函数1.5 OpenCV findC
转载
2024-10-29 10:27:33
81阅读
边缘检测： 传统的直线检测方法一般采用边缘检测算法提取二值边缘图像，然后利用Hough变换将表示每条直线属性的参数投影到Hough空间中。该线检测方法是一种全局拟合算法。缺点是依赖于边缘检测算法的准确性，在边缘密集的地方容易出现异常检测LSD检测 LSD算法是一种基于梯度信息的直线检测方法，具有检测速度快、参数自适应、精度可达到亚像素级的特点。其主要思想是将局部区域内具有相同梯度方向的像素进行合并
转载
2024-04-09 19:38:04
620阅读
OpenCV有绘图函数，可以把想要的图形直接画到图像，分别为line()画直线、arrowedLine()带形状直线、rectangle()画矩形、circle()画圆、ellipse()画椭圆、fillConvexPoly()填充多边形、drawContours()画轮廓、putText()显示文字。下面介绍这些函数的简单用法：1 画直线 linevoid line(InputOut
转载
2024-02-23 11:40:48
51阅读
目录前言正文原理高斯滤波过滤计算像素点的梯度方向(Sobel算子）非极大值抑制用双阈值算法检测和连接边缘通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测代码参考文献 前言Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术。我们这里主要用其来进行直线边缘检测。正文原理Canny边缘检测算法主要分为以下五个步骤(参考自：Canny边缘检测算法)使用高斯滤波器，以平滑图像，滤
转载
2024-03-05 12:23:51
265阅读
OpenCV学习笔记（5）：绘制图形：直线、矩形、圆、椭圆、多边形 目录OpenCV学习笔记（5）：绘制图形：直线、矩形、圆、椭圆、多边形01 绘制直线 cv2.line02 绘制矩形 cv2.rectangle03 绘制圆 cv2.circle04 绘制椭圆 cv2.ellipse05 绘制多边形与填充多边形（详细）cv2.polylines cv2.fillPoly cv2.fillConve
转载
2024-03-01 11:46:57
63阅读
检测轮廓时我们使用canny边沿检测算法，这个算法其实也是基于梯度的。但是，与传统的梯度算法求边沿不同的是： 1.它可以精确的定位边沿的位置。通过沿幅角方向检测模值的极大值点，即边缘点，遍历8个方向图像像素，把每个像素偏导值与相邻像素的模值比较，取其MAX值为边缘点，置像素灰度值为0。这样做的结果使得边沿非常细。 2.双阈值检测。通常一个较小的阈值会保留很多边沿，他们中的一部分是没有用的；而一个较
转载
2024-02-28 10:23:27
223阅读
OPENCV基础操作提示：本专栏所用版本仅供参考，其他版本也可库版本pythonPython 3.9.3opencv4.5.5matplotlib3.4.3numpy1.19.5 学习目录提问环节1：什么是图像轮廓2：图像轮廓和边缘检测的区别3：如何进行图像检测查找轮廓参数mode表参数method表代码演示轮廓绘制代码演示轮廓矩特征使用零阶矩计算轮廓面积使用函数计算轮廓周长面积Hu矩：基于Hu矩
1.Sobel算子 &n
转载
2024-03-29 13:31:43
105阅读
?1 概述参考文献：边缘是图像视觉中的一种重要信息,也是图像最基本的特征之一。图像的边缘检测是图像处理和计算机视觉领域中最重要的研究内容之一,是图像测量技术研究的热点。本文针对图像测量过程中对边缘检测提出的要求,在研究和分析现有的一些边缘检测技术的基础上,提出了一种SUSAN边缘检测算法。 1.1 SUSAN算子原理 SUSAN 是英国牛津大学学者S.M. Smith和J.M Brady
上一章节，我们在使用图像轮廓发现的时候使用了图像边缘检测，一次来提高图像轮廓发现的准确率。事实上在计算机的各个领域都有图像边缘检测的身影。边缘检测一大优点就在于可以大幅度减少数据量，并且提出可以认为不相关的信息，保留了图像的结构属性。边缘检测的方法有很多，但是绝大部分都可以分为两大类，第一类是基于搜索，也就是通过寻找图像一阶导数中的最大值和最小值来检测边界，通常是定位在梯度最大的方向。其次是
转载
2024-04-22 14:56:19
160阅读
有一段时间没做总结了，天天不知道在忙什么啊！现在花一个小时的时间将第这几天学习的总结一下。边缘检测技术是图像分析的第一步，主要是利用图像的一阶导数的极值或者是二阶导数过零点点信息来提取边缘。说得简单点就是图像灰度变化的问题，在某些地方图像变化缓慢，那么它的一阶导数就小甚至为零，在变化剧烈的地方，就较大。书本上说的梯度，也就相当于导数，只是它有自己的方向而已。二阶导数是用来判断像素是在
转载
2023-11-25 18:52:38
51阅读
# 在 Python 中计算直线上点距离起点的坐标
在计算机编程中，处理点和直线之间的几何关系是一项重要的技能。本文将引导您通过一个简单的 Python 实现，计算在一条直线上某一点距离起点的坐标。您将学习到整个流程、相关代码和一些实现细节。
## 流程概述
以下是实现这个功能的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
opencv图像初始化操作#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
//这些方式都是自己拥有独立的内存空间
Mat img1(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255));
cout << img1 << en
目录1--cv::line()绘制直线2--cv::Rect()绘制矩形3--cv::ellipse()绘制椭圆4--cv::circle()绘制圆5--cv::fillPoly()填充多边形6--cv::putText()绘制字体6--cv::RNG随机产生坐标点1--cv::line()绘制直线使用 cv::Point p1 定义坐标点；使用 cv::line() 绘制直线，传入的参数依次为：
转载
2024-04-28 00:50:44
102阅读
# 教你如何计算点在直线上的垂直点坐标
## 操作流程
```mermaid
journey
title 教学流程
section 说明问题
开始: 开始解释问题;
section 查找直线方程
查找直线方程: 查找直线的方程，一般为y = kx + b;
section 计算垂直点坐标
计算垂直点坐标: 根据直线
原创
2024-03-27 06:17:40
108阅读
一、问题和，现希望判断与间是否相交。若相交，计算出两条直线的交点和夹角。二、分析1、直线方程的直线方程：的直线方程：和不能同时为0。若和同时为0，起点和终点重合，该直线实际上是一个点。2、判断相交垂直于轴，倾斜于轴时，与相交：b1==0 && b2!=0倾斜于轴，垂直于轴时，与相交：b1!=0 && b2==0与都倾斜于轴，且斜率不同时，与相交：b1!=0 &
转载
2024-05-31 22:27:07
441阅读
显着性是图像的突出部分，我们的大脑会特别关注这个部分。上图突出了我们在看到一个场景或图像时会注意到的部分。例如，大家有没有曾经在看广告的时候被一些特别的内容吸引，为此我们还特意停下来多看了一会儿？这就是广告的显着性，即使让我们可以一眼看到广告，也会被他吸引。01.安装OpenCV首先，您需要安装OpenCV库。如果已经安装了pip，则可以通过运行以下命令来完成。> pipinstall op
转载
2024-08-06 11:42:35
51阅读
