霍夫圆检测能检测出目标图像中存在的圆，但在实际使用中，参数调节存在很大的困难，故在本博文中对霍夫圆检测的原理、参数列表、优化经验进行分析总结。详细的列出了各个参数的调节依据，实现了在复杂背景下的霍夫圆检测。1. 原理介绍1.1 基本原理相关知识： 霍夫圆检测与霍夫变换密切相关，霍夫变换是基于极坐标系（是由半径与夹角所描述的一种坐标系）与笛卡尔坐标系（普通的平面坐标系）的相互转变而实现的。笛卡尔坐标
几何画板制作的验证三角形重心定理课件样图： 几何画板课件模板——验证三角形重心定理示例 在该课件中，首先分别度量了三角形中以重心点O为界限的线段AO、OD、CO、OF、BO、OE的距离，然后通过利用“数据”——“计算”命令计算出了AO/OD、 CO/OF、BO/OE的值，发现重心到三角形顶点的距离是重心到对边中点距离的2倍。另外，我们还可以使用“移动箭头工具”任意拖动三角形ABC的任
在计算机视觉领域，使用 Python 的 OpenCV 库进行图像处理时，重心（Centroid）是一个非常重要的概念。它不仅可以帮助我们识别物体的定位，还能对多个物体之间的关系进行分析。今天我们将通过一个系统的流程，来探讨如何解决与“Python OpenCV 重心”相关的问题。
## 备份策略
通常，我们首先需要创建一个备份策略，以防数据丢失或损坏。从重心计算的结果到图像处理的中间步骤，数
在进行计算机视觉相关项目时，使用OpenCV和Python进行图像处理是一个常见的选择。然而，随着项目规模的扩大和复杂度的增加，数据的管理和恢复显得尤为重要。本篇博文将详细阐述在处理“重心opencv python”问题时的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施及最佳实践。
## 备份策略
首先，我们需要确保数据的安全性，再复杂的项目中，明确的备份策略是保障数据完整性的重要步骤。下
目录一、轮廓发现1、轮廓发现(find contour in your image) 的含义2、相关的API 以及代码演示二、凸包1、凸包（Convex Hull）的含义2、Graham扫描算法- 概念介绍3、cv::convexHull 以及代码演示三、轮廓周围绘制矩形和圆形框一、轮廓发现1、轮廓发现(find contour in your image) 的含义轮廓发现是基于图像边缘提取的基础
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2024-09-23 20:34:13
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本篇文章主要从两方面来讲opencv中图像几何变换中有关缩放、旋转的原理和使用方法。其中重采样只讲最邻近插值法和双线性插值法，并附上相关代码。目录一、重采样的原理1.1 最邻近插值法1.2 双线性插值法二、重采样函数实现三、仿射变换的部分代码实现及使用四、.cpp文件具体代码实现4.1 头文件和函数声明部分4.2 main函数部分4.3 函数实现部分五、 运行效果展示一、重采样的原理1.1 最邻近
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2024-03-28 11:32:06
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用OpenCV的话，这样的活儿也就那么两三行代码，而且灵活可靠。但是，玩图像处理只懂玩成这样就悲哀了，就如同游戏引擎之于计算机图形学，太依赖图像库是不利于自己的成长和知识的提升的。 圆心提取的本质是从一张含有圆形/椭圆标志物的图片（见下图1，现实图片经各种处理到达这种圆与背景分明的样态）中，选
实验内容及实验原理：1、灰度的线性变换灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。该线性灰度变换函数是一个一维线性函数：f(x)=a*x+b其中参数a为线性函数的斜率，b为线性函数的在y轴的截距，x表示输入图像的灰度，f(x)表示输出图像的灰度。要求：输入一幅图像，根据输入的斜率和截距进行线性变换，并显示。2、灰度拉伸灰度拉伸和灰度线性变换相似。不同之处在于它是分段线性变
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2024-04-19 16:18:47
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1.基本介绍 opencv中的图像加法运算就是将两幅图像或一幅图像与一个标量（标量即单一的数值）进行相加。 对于两幅的图像相加，要求相加的图像的大小应该相同，在处理时应该将两幅图像相同位置的像素的灰度值（灰度图像）或彩色像素各通道值（彩色图像）分别相加。 对于一幅图像和一个标量相加的情况，则应该将图像所有像素的各通道值分别与标量进行相加。 目前主要有两种用途，一种是用于减少甚至消除图
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2024-05-08 19:34:50
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1.什么是阈值？在图像处理的时候，我们可能经常需要剔除一些高于或低于某一值的一些像素 而阈值就可以被看成是最简单的图像分割方法，我们可以通过设定阈值来分割出图像中我们需要的部分 那么是怎么做的呢？ 对于一副灰度图像，它的灰度值是在0（黑色）~255（白色）之间的，也就是说灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色（灰色）深度，像这样： 假设我们设定了一个阈值x，那么灰度图像中大于x的部分和小于x的部
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2024-03-25 19:51:42
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Haar级联由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即：从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。类Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个类
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2024-03-17 17:53:24
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一、前言物体检测分类是一种机器学习任务，旨在识别图像或视频中的物体，并将其分为不同的类别。与传统的物体分类任务不同，物体检测分类不仅可以确定图像中物体的类别，还可以确定它们在图像中的位置和边界框。物体检测分类通常涉及以下步骤：数据收集和标注：收集包含不同类别物体的图像或视频数据，并进行标注，标注包括每个物体的类别和边界框信息。特征提取：使用图像处理和计算机视觉技术，从收集的图像中提取有用的特征。这
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2024-03-05 14:06:38
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文章目录前言一、函数介绍1、HoughLinesP2、HoughCircles3、findContours4、 drawContours二、演示1、GUI2、代码实现总结 前言越来越多的开发人员选择基于开源的Qt框架与OpenCV来实现界面和算法，其原因不单单是无版权问题，更多是两个社区的发展蓬勃，可用来学习的资料与例程特别丰富。以下是关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的HoughLin
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2024-08-21 14:01:04
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本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。为什么要检测坑洼？坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统，该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构，来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库，该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑
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2024-03-23 09:28:53
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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
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2024-01-08 17:04:27
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一、概念运动侦测，英文翻译为“Motion detection technology”，一般也叫移动检测，常用于无人值守监控录像和自动报警。通过摄像头按照不同帧率采集得到的图像会被CPU按照一定算法进行计算和比较，当画面有变化时，如有人走过，镜头被移动，计算比较结果得出的数字会超过阈值并指示系统能自动作出相应的处理。—–百度百科差分算法差分检测根据当前图像与参考图像的差别分析来判断序列图像中是否有
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2024-05-08 18:46:20
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前言 目前地铁上检修螺丝后，会涂抹一种红色标记线，来代表检测完成，日后检修员就可以通过肉眼来观察螺丝是否松动，这样可以大大提高检修的效率问题。所以我们参照这个思路，通过opencv来实现螺丝是否松动检测。 正文首先我们通过目标检测算法，识别出图像中螺丝的区域。这里不实
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2024-01-05 23:00:12
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目录一、什么是形状与轮廓检测二、预处理原图2.1 灰度2.2 高斯模糊2.3 坎尼边缘检测2.4 膨胀2.5 代码三、形状与轮廓检测函数详解3.1创建轮廓3.2 找到轮廓3.3 过滤噪声点3.4 周长检测3.5 多边形拟合（检测形状的预处理操作）3.6 绘制轮廓（以拟合的多边形来绘制）3.7 绘制矩形边界框3.8 轮廓判断四、效果五、总代码 一、什么是形状与轮廓检测给定一张图片
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2023-11-23 20:32:42
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先贴代码
1. void cvSkinSegment(IplImage* img, IplImage* mask){
2. CvSize imageSize = cvSize(img->width, img->height);
3. IplImage *imgY = cvCreateImage(imageSize, IPL_DEPTH_8U,
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2024-08-29 17:41:25
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目录一、基础理论1、作用：2、定义3、原理二、直线检测 1、基础理论 1、原理2、过程2、HoughLines函数（直线检测）3、HoughLinesP函数（线段检测）三、圆检测1、基础理论1、概念 2、原理2、HoughCircles函数C++ API： python API：总代码一、基础理论1、作用：提取直线和圆等几何形状。2、定义霍夫变换(Hough
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2024-05-09 08:17:37
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