import cv2import numpy as np# 圆的检测原理# 霍夫梯度法：先确定圆心，再确定半径# 把原图做一次 Canny 边缘检测，得到边缘检测的二值图。# 圆的边缘点切线的垂直方向,也就是梯度方向过圆点,所以我们可以遍历图像的所有点,# 对每个像素点计为圆心的最佳半径# 该方
原创
2022-12-14 16:23:36
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Hough圆检测和Hough直线检测思想类似，都是把直角坐标系中的一条直线或一个圆转换成另一个坐标系中的一个点。对于Hough圆，在直角坐标系中的一个圆 \(C\)，圆心为 \(C(a,b)\)，半径为 \(r\)，则圆上的每一点可以表示成\[\left\{\begin{array}{**lr**}x = a + r cos\theta \\
y = b + r sin\theta
\end{ar
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2024-03-28 05:00:02
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由椭圆的公式(1)可得，确定一个椭圆需要5个参数，a,b 为椭圆的长轴和段轴，P,Q 为椭圆中心坐标，θ为椭圆的旋转角度。如果用传统的Hough变换方法，参数空间需要五维。这种方法在计算过程中所耗费的时间和空间资源是惊人的,根本无法应用于实际。为此，人们提出了很多新的改进算法。
改进算法主要分为两种：1）随机Hough变换(RHT),采用多到一的
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2024-01-04 17:06:38
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Hough变换检测直线和圆引言： Hough变换被常用于检测图像中的直线和圆。其ough变换，通过计算点属于直线的概率，提高了算
原创
2022-08-23 20:24:19
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图像测量和机器视觉作业： 提取图像中的直线和点的位置坐标，将其按一定顺序编码存入一文本文件，并在原图像上叠加显示出来。 下午实验了一下： 程序环境：vs2013(活动平台为x64)+opencv3.1 (活动平台也要改) 程序运行时会在程序源文件目录下生成： 1）textRecord.txt文件，记
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2016-12-25 18:33:00
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Hough变换：检测直线和圆 前言：Hough变换是一种在图像中寻找直线和圆的方法。结构如下：1、Hough变换如
原创
2022-08-23 20:18:32
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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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import cv2import numpy as np# 展示图像，封装成函数def cv_show_im
原创
2022-12-14 16:23:41
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目录目录前言一、霍夫圆检测代码二、函数解析1.cv2.HoughCircles函数2.双边滤波：bilateralFilter() 函数3.形态学操作-开运算 4.cv2.circle()-画圆5.cv2.putText函数6.opencv的RGB 颜色表7.cv2.imshow和cv2.waitKey函数 编辑8.霍夫圆思路总结 前言 刚入门opencv时，霍夫
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2023-10-27 20:52:03
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1.算法简介基于matlab程序hough变换检测圆源码2.部分核心代码rawimg = imread('test1.bmp');tic;[
原创
2022-10-10 15:28:07
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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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算法的整体思路：1.根据设定的阈值canny_threshold，使用canny边缘检测得到可能为圆边缘的点edges。2.分别计算x,y方向的sobel梯度，用来判断edges点的边缘梯度方向，一个点需计算正、反两个梯度方向(由源码中的k1控制)。3.遍历所有的edges点，根据设定的圆半径范围[min_radius,max_radius]，在累加投票图中统计圆心出现的次数(参数dp控制累加投票
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2024-10-23 19:34:44
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一、直线检测1、直线检测cv.HoughLines：使用标准霍夫变换，找到二值图像中的直线lines = cv.HoughLines(
image, # 8-bit、单通道的二值图像
rho, # 累加器的距离分辨率，以像素为单位
theta, # 累加器的角度分辨率，以弧度为单位
threshold, # 累加器的阈值参数，太大会过滤大部分直
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2024-02-29 10:46:50
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环境：Python3.8 和 OpenCV内容：Hough圆检测将直角坐标系中的一个圆映射为新坐标系中的一个点，对于原直角坐标系中的每一个圆，可以对应(a, b, r) 这样一个点，这个点即为新三维中的点。标准法实现步骤： 1.获取原图像的边缘检测图像；2.设置最小半径、最大半径和半径分辨率等超参数；3.根据转化后空间的圆心分辨率等信息，设置计数器N(a, b, r)；4.对边缘检测图像的每个白色
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2023-12-02 21:01:28
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# Hough拟合圆的实现（Python）
## 概述
本文将教你如何使用Python实现Hough拟合圆。Hough变换是一种经典的图像处理算法，用于检测图像中的几何形状，如直线、圆等。本文将重点介绍如何使用Hough变换实现圆的拟合。
## 流程
下面是实现Hough拟合圆的流程：
步骤 | 描述
---|---
1 | 读取并预处理图像
2 | 边缘检测
3 | 霍夫变换
4 |
原创
2023-10-01 10:10:55
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推文：Opencv2.4.9源码分析——HoughCircles 霍夫圆检测 相关知识补充： （一）HoughCircles方法
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2018-07-07 00:02:00
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放大中心的三个没检测到import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltw = 20h = 5params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()# Setup SimpleBlobDetector parameters.print('params')print(params)print(type(params))# Filter by Area.params...
原创
2022-04-08 15:38:37
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本文的目的是用C实现生成Gabor模版，并对图像卷积。并简单提一下，Gabor滤波器在纹理特征提取上的应用。一、什么是Gabor函数（以下内容含部分翻译自维基百科） 在图像处理中，Gabor函数是一个用于边缘提取的线性滤波器。Gabor滤波器的频率和方向表达同人类视觉系统类似。研究发现，Gabor滤波器十分适合纹理表达和分离。在空间域中，一个二维Gabor滤波器是一个由正弦
如何使用Python OpenCV检测圆
作为一名经验丰富的开发者，我很愿意教会一位刚入行的小白如何使用Python OpenCV来检测圆形。在下面的文章中，我将向你展示整个流程，并提供详细的代码和解释。
**整体流程**
以下是使用Python OpenCV检测圆形的整体流程，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库和
原创
2024-01-26 16:14:45
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一、HoughLines( )函数
1.1 HoughLines( )函数各参数详解
voidHoughLines(InputArray image,OutputArray lines,double rho,double theta,int threshold,double srn =0,double
Ø 第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，即源图像，需为8位的
