# coding=utf-8
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Created on 2017年11月3日
@author: Administrator
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from PyQt4 import QtCore
from PyQt4 import QtGui
from PyQt4 import QtWebKit
from PyQt4 import QtNetwork
# 处理中文问题
import sys, json
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2023-11-29 15:02:41
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多重共线性概念共线性问题指的是输入的自变量之间存在较高的线性相关度。共线性问题会导致回归模型的稳定性和准确性大大降低，另外，过多无关的维度计算也很浪费时间。多重共线性产生原因样本量太少，导致部分数据以外的呈现线性关系由于某些原因，导致多个变量的变化趋势一致各变量之间存在线性关系，或关联性较强共线性检验1. 方差膨胀系数(variance inflation factor，VIF)VIF是容忍度的倒
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2023-09-20 04:00:07
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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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最后可以检测出两条车道线，但是，本课题的目的是通过提供一张图片，经过图像处理操作，经过算法模型得到违章的车辆情况，所以不能有人为的因素。所以这里再次回顾一下检测直线的算法之——Hough变换。Hough直线检测1.直线坐标参数空间在图像x−y坐标空间中，经过点(,)的直线表示为： 其中，参数a为斜率，b为截矩。 通过点(,)的直线有无数条，且对应于不同的a和b值。如果将和视为常数，而将原本的参数
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2024-05-09 08:13:17
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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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# Python中的Hough变换椭圆检测
Hough变换是一种用于图像分析的技术，广泛应用于形状检测、边缘提取等领域。在本篇文章中，我们将探讨如何利用Python中的Hough变换来进行椭圆检测，并结合实际示例来展示其应用。
## Hough变换概述
Hough变换的基本思想是将图像空间中的点映射到参数空间，并通过投票机制来识别特定的几何形状。例如，检测直线的Hough变换使用的是直线的极
目录 一、简介二、原理三、Python代码实现 一、简介 Hough（霍夫）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。Hough变换是将图像坐标空间变换到参数空间，利用点与线的对偶性，将原始图像空间的给定的曲线（今天主要介绍直线）通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。这样就把
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2023-09-20 04:00:55
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一、简介
1 车道线检测算法设计一般道路主要由直道和弯道两部分构成，故车道线也相应的分为直车道线和弯曲车道线两种类型，本节首先对道路图像划定感兴趣区以提高运算效率，然后针对两种不同类型的车道线选取不同的检测方法。对于直车道线，利用Hough变换进行直线的提取，筛选并绘制出离车辆最近的两条直车道线；而对于弯曲车道线，则通过最小二乘法利用抛物线模型进行曲线拟合，并根据抛物线二次项系数判别弯道转向。
原创
2021-07-07 14:55:38
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总结霍夫变换是一种思想，用来检测任意能够用数学公式表达的形状，即使这个形状被破坏或者有点扭曲。霍夫变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上，根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解，那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数（比如说直线，那么就会得到直线的斜率k与常数b，圆就会得到圆心与半径等等）。很容易想到，我们用k,b作为参数空间表示，那么直角坐标系的点就变成了新空间里的线；直角坐
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2024-01-20 22:24:56
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霍夫森林是随机森林和霍夫投票在计算机视觉中的应用，可以用在物体检测，跟踪和动作识别。
09年cvpr上提出霍夫森林的文章——Class-Specific Hough Forests for Object Detection
关于hough变换，请看我之前的一篇博客Hough直线检测
关于随机森林，请看我的另一篇博客Random Forest随机森林算法
下面这张图阐释了检测原理
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2021-07-12 10:23:41
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1 简介随着全球经济的快速发展,居民的车辆拥有率也在不断攀升,伴随而来的就是日益严重的交通问题。为了减缓交通运输压力,世界各国都加强了对智能交通系统的研究和建设。交通运输未来的发展趋向于智能化,作为一种新兴产业,智能交通已为我国经济不断发展注入了新的动力。车道偏离预警系统作为 ITS其中的一部分,在车辆偏离车道行驶时,通过发出警告提醒驾驶人员进而避免危险发生。而构成交通环境的基础因素就是车道线,因
原创
2021-11-08 22:46:34
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一、简介1 车道线检测算法设计一般道路主要由直道和弯道两部分构成，故车道线也相应的分为直车道线和弯曲车道线两种类型，本节首先对道路图像划定感兴趣区以提高运算效率，然后针对两种不同类型的车道线选取不同的检测方法。对于直车道线，利用Hough变换进行直线的提取，筛选并绘制出离车辆最近的两条直车道线；而对于弯曲车道线，则通过最小二乘法利用抛物线模型进行曲线拟合，并根据抛物线二次项系数判别弯道转向。2 确定感兴趣区一般车载摄像机采集到的道路图像可划分为天空、路面和周围景物，通过对道路图像进行分析很容易发现车
原创
2021-11-08 12:45:37
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在进行目标检测时，Hough变换是一种非常有效的技术，特别是在图像处理和计算机视觉领域。Hough变换可以用来检测特定形状的物体，比如直线、圆等。本文将详细介绍如何使用Python实现Hough变换目标检测，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展。
## 环境准备
在开始之前，需要确保环境的兼容性。以下是适用于不同操作系统的Python及库的版本兼容性矩阵：
| 操
一、简介1 车道线检测算法设计一般道路主要由直道和弯道两部分构成，故车道线也相应的分为直车道线和弯曲车道线两种类型，本节首先对道路图像划定感兴趣区以提高运算效率，然后针对两种不同类型的车道线选取不同的检测方法。对于直车道线，利用Hough变换进行直线的提取，筛选并绘制出离车辆最近的两条直车道线；而对于弯曲车道线，则通过最小二乘法利用抛物线模型进行曲线拟合，并根据抛物线二次项系数判别弯道转向。2 确定感兴趣区一般车载摄像机采集到的道路图像可划分为天空、路面和周围景物，通过对道路图像进行分析很容易发现车
原创
2021-11-08 12:44:50
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0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是? 深度学习 机器视觉 车位识别车道线检测?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分简介你是不是经常
一、简介1 车道线检测算法设计一般道路主要由直道和弯道两部分构成，故车道线也相应的分为直车道线和弯曲车道线两种类型，本节首先对道路图像划定感兴趣区以提高运算效率，然后针对两种不同类型的车道线选取不同的检测方法。对于直车道线，利用Hough变换进行直线的提取，筛选并绘制出离车辆最近的两条直车道线；而对于弯曲车道线，则通过最小二乘法利用抛物线模型进行曲线拟合，并根据抛物线二次项系数判别弯道转向。2 确定感兴趣区一般车载摄像机采集到的道路图像可划分为天空、路面和周围景物，通过对道路图像进行分析很容易发现车
原创
2022-04-08 14:55:30
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一、简介1 车道线检测算法设计一般道路主要由直道和弯道两部分构成，故车道线也相应的分为直车道线和弯曲车道线两种类型，本节首先对道路图像划定感兴趣区以提高运算效率，然后针对两种不同类型的车道线选取不同的检测方法。对于直车道线，利用Hough变换进行直线的提取，筛选并绘制出离车辆最近的两条直车道线；而对于弯曲车道线，则通过最小二乘法利用抛物线模型进行曲线拟合，并根据抛物线二次项系数判别弯道转向。2 确定感兴趣区一般车载摄像机采集到的道路图像可划分为天空、路面和周围景物，通过对道路图像进行分析很容易发现车
原创
2022-04-08 14:55:30
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一、简介1 车道线检测算法设计一般道路主要由直道和弯道两部分构成，故车道线也相应的分为直车道线和弯曲车道线两种类型，本节首先对道路图像划定感兴趣区以提高运算效率，然后针对两种不同类型的车道线选取不同的检测方法。对于直车道线，利用Hough变换进行直线的提取，筛选并绘制出离车辆最近的两条直车道线；而对于弯曲车道线，则通过最小二乘法利用抛物线模型进行曲线拟合，并根据抛物线二次项系数判别弯道转向。2 确定感兴趣区一般车载摄像机采集到的道路图像可划分为天空、路面和周围景物，通过对道路图像进行分析很容易发现车
原创
2021-11-08 09:59:51
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一、简介1 车道线检测算法设计一般道路主要由直道和弯道两部分构成，故车道线也相应的分为直车道线和弯曲车道线两种类型，本节首先对道路图像划定感兴趣区以提高运算效率，然后针对两种不同类型的车道线选取不同的检测方法。对于直车道线，利用Hough变换进行直线的提取，筛选并绘制出离车辆最近的两条直车道线；而对于弯曲车道线，则通过最小二乘法利用抛物线模型进行曲线拟合，并根据抛物线二次项系数判别弯道转向。2 确定感兴趣区一般车载摄像机采集到的道路图像可划分为天空、路面和周围景物，通过对道路图像进行分析很容易发现车
原创
2021-11-08 12:44:52
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hough变换可用来检测椭圆python的描述
在图像处理领域，形状检测是一个重要任务。特别是在准确识别椭圆形状的应用中，Hough变换是一种强大的技术。本文将详细介绍如何使用Hough变换在Python中检测椭圆，包括技术背景、原理、架构解析、代码分析，以及可能的应用场景。
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flowchart TD
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