最近在学习《Learning OpenCV》,看到了第六章变换部分,参考了一些网上的资源,感觉比较多,这里简单总结一下我的理解。如有不对之处,还望指出。以上面这一副简单的二值图像为例,要用变换找到图中的直线,过程如下:1.在图像中检测直线的问题,其实质是找到构成直线的所有的像素点。那么问题就是从找到直线,变成找到符合y=kx+b的所有(x,y)的点的问题。2.将y=kx+b进行坐标系变换,
在图像处理中,变换可以用来检测 各种形状,如 直线、圆、椭圆 等 空间在笛卡尔坐标系下,一条直线可以表示为 y=kx+b,两点可以确定一条直线;如果把表达式改为  b=-kx+y,则转换到了 空间,该空间 横坐标是 k,纵坐标是 b,可以看到 一组 (k,b) 就可以确定一条直线;即 空间的一个点 就可以确定 笛卡尔坐标系下 的一条直线,反过来也成立,空间的
转载 2023-08-09 23:28:22
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在这一篇文章中我们将学习使用OpenCV中的 HoughLines 函数和 HoughLinesP 函数来检测图像中的直线.在这个函数中,使用的是变换(Hough Transform) 这是计算机视觉中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法。主要是用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等)。最基本的变换是从黑白图像中检测直线(线段)。也就是今天
/* *检测 变换进行圆检测 几何中圆心坐标和半径表征一个圆, 从平面坐标到极坐标转换三个参数C(x0, y0, r), 固定r,在0-360度空间的时候只有x0, y0这两个变量,就是a跟b, 其中x0, y0是圆心,那么在圆心处有最大值,空间累计最大值在圆心处 假设平面坐标的任意一个圆上的点,
转载 2023-11-27 02:05:21
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# 变换及其在Python中的应用 ## 引言 变换是一种经典的图像处理技术,广泛用于形状检测,尤其是直线和圆的检测。此方法由Paul Hough于1962年提出,最初用于解析图像中的特定形状。在本篇文章中,我们将探讨变换的原理,介绍其在Python中的实现,并给出实际的代码示例,帮助读者理解该技术的应用。 ## 变换的基本原理 变换通过将图像空间转换为参数空间,将检测
原创 10月前
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环境Win7-64+VS2012+EmguCV3.0.0检测使用Hough变换在灰度图像中查找圆圈:HoughCircles()public static CircleF[] HoughCircles( IInputArray image,//输入图像,8位单通道灰度图像 HoughType method,//检测方法使用。目前,唯一实现的方法是CV_HOUGH_GRADIE
转载 2023-10-05 16:35:45
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变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术,它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为变换结果。变换于1962年由Paul Hough 首次提出,后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用,经典变换用来检测图像中的直线,后来变换扩展到任意形状物
可以看出如果笛卡尔坐标系的点共线,这些点在空间对应的直线交于一点:这也是必然,共线只有一种取值可能。如果不止一条直线呢?再看看多个点的情况(有两条直线):       在opencv中步骤解读:具体步骤:1. 彩色图像->灰度图2. 去噪(高斯核)3. 边缘提取(梯度算子、拉普拉斯算子、canny、sobel)&nbs
转载 2024-08-11 12:39:52
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 ??个人主页:研学社的博客  ????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势:???博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。???本文目录如下:???目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码实现?1 概述变换是一种在图像中寻找直线、圆形以及其他简单形状的方法。变换采用类似于投票的方式来获取当前图
function [hough_space,hough_circle,para] = hough_Circle(BW,step_r,step_angle,r_min,r_max,p) % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % input % BW:二值图像; % step_r:检测的圆半径步长 % step_angle:角度步长,单位为弧度 % r_min:最小圆半径 %
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参考:  变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术,它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为变换结果。变换于1962年由Paul Hough 首次提出[53],后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用[54],经典变换用来
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python+opencv直线、圆检测 目录python+opencv直线、圆检测一、空间二、直线检测1、直线检测函数2、直线检测实例三、检测1、检测函数2、圆检测实例 一、空间在笛卡尔坐标系中直线可以由A(,),B(,)两点确定 在该坐标系中,,分别为自变量和因变量,若此时我们将写成关于,的函数表达式(空间): 对应图像变换如下: 变换后的空间成为空间。即
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变换的原理Hough变换的基本思想是利用点-线的对偶性。      一条直线可以用两个元素来确定:在笛卡尔坐标系中用斜率和截距(k,b);在极坐标中用用极径和极角(r,θ)。由于在x-y坐标系中垂直直线的k值为无穷大,这将给计算带来麻烦,所以我们采用极坐标系来表示直线。即: r=xcosθ+ysinθ      显然对
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第五章 形状匹配的特征提取(2)变换,线变换、圆变换、椭圆变换、参数空间分解5.5 变换5.5.1 概述a. 变换是一种在图像中定位基础形状元素的技术,例如提取直线、矩形、椭圆等;变换的优势是对基本元素的查找可以达到接近模板匹配的结果,但是速度更快(采用了更简洁的描述方式); 这是一种基于evidenct-gathering(类似投票制)的方法,基于对模板匹配过程的重定义;HF定义
一般我们在检测物体轮廓的时候,会有检测直线的需求,这时可以用到OpenCV当中的变换实现。 变换的原理的简单阐述见:http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/hough_lines/hough_lines.html#hough-lines简单来讲,对于单个像素来说,它可能是由许多直线经过的,我们通过一个点可以构造无
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文章目录一、变换简介二、变换参数化三、变换源码四、案例分析:4.1 虚假圆圈4.2 以下情况,圆不应被视为隐藏圆4.3 通过模糊更多的内容使效果更好4.4 预处理至关重要4.5 设置更合适的模糊值 一、变换简介经典的变换用于识别图像中的线条,但后来变换被扩展到识别任意形状的位置,最常见的是圆或椭圆。 “在许多情况下,边缘检测器可以用作预处理阶段,以获得图像空间中所需曲线上
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一、原理推文:Opencv2.4.9源码分析——HoughCircles图形可以用一些参数进行表示,标准变换的原理就是把图像空间转换成参数空间(即空间),例如变换的直线检测就是在距离-角度空间内进行检测。圆可以表示成: (x-a)2+(y-b)2=r2其中a和b表示圆心坐标,r表示圆半径,因此变换的圆检测就是在这三个参数组成的三维空间内进行检测。[ a,b,theta] 变换把
其实检测圆形和检测直线的原理差别不大,只不过直线是在二维空间,因为y=kx+b,只有k和b两个自由度。而圆形的一般性方程表示为(x-a)²+(y-b)²=r²。那么就有三个自由度圆心坐标a,b,和半径r。这就意味着需要更多的计算量,而OpenCV中提供的cvHoughCircle()函数里面可以设定半径r的取值范围,相当于有一个先验设定,在每一个r来说,在二维空间内寻找a和b就可以了,能够减少计算
变换 声明:本篇文章要求有一点python基础、了解直线和圆的数学方程,如果学过高等数学(立体几何部分)更佳。 1、Hough变换的算法思想 2、直线检测 3、圆检测  一、Hough变换的算法思想   Hough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变换的基本原理在于利用点与线的对偶性,将原始图像空
 原理介绍: opencv —— HoughCircles 圆变换原理及圆检测变换(Hough Transform)变换 - 圆检测 (Hough Circle transform)圆算法是一种用于检测图像中圆形区域的算法。OpenCV 圆变换对标准圆变换做了运算上的优化。它采用的是 “梯度法”。梯度法的原理第一步:估计圆心把原图做一次 Cann
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