霍夫变换是一种在图像中寻找直线，圆以及其他简单形状的方法。原始的霍夫变换是一种直线变换，即在二值图像中寻找直线的一种相对快速的方法。霍夫线变换
霍夫直线变换的基本理论是二值图像中的任何点都可能是一些候选直线集合的一部分。
函数声明：
HoughLines 利用 Hough 变换在二值图像中找到直线 CvSeq* cvHoughLines
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2024-09-24 14:45:38
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最近在学习《Learning OpenCV》，看到了第六章霍夫变换部分，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，要用霍夫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，
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2024-01-18 20:24:45
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在图像处理中，霍夫变换可以用来检测 各种形状，如 直线、圆、椭圆 等 霍夫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 霍夫空间，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 霍夫空间的一个点 就可以确定 笛卡尔坐标系下 的一条直线，反过来也成立，霍夫空间的
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2023-08-09 23:28:22
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目录一、Hough变换简介二、Hough变换的数学理解1.x-y变量空间至k-b参数空间的变换2.x-y变量空间至-空间的变换三、Hough变换应用于线检测（MATLAB实现）1.检测步骤2.使用MATLAB工具箱中的Hough变换函数进行边缘检测一、Hough变换简介霍夫变换（Hough Transform)是数字图像处理中的一种特征提取技术常用于判断图像中哪些点共线可以检测直线，也可以检测圆或
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2024-05-06 23:06:22
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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,使用的是霍夫变换(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）。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。也就是今天
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2023-12-01 06:50:23
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霍夫圆检测霍夫圆检测原理API 霍夫圆检测原理霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换类似, 只是点对应的二维极径极角空间被三维的圆心点x, y还有半径r空间取代； 对直线来说, 一条直线能由参数极径极角 (r, \theta) 表示，而对圆来说, 我们需要三个参数来表示一个圆, 如上文所说现在原图像的边缘图像的任意点对应的经过这个点的所有可能圆是在三维空间有下面这三个参数来表示了，其对应一条三维空间的
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2023-11-25 11:42:51
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最近，我学习了Hough变换，先介绍一下Hough变换：Hough变换（Hough Transform）是检测图像中直线和曲线的一种方法，其核心思想是建立一种电线对偶关系，将图像从图像空间变换到参数空间，确定曲线的参数，进而确定图像中的曲线。 利用Hough变换原理最基本的是检测直线，因为
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2024-08-15 15:06:16
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/*
*霍夫圆检测
霍夫变换进行圆检测
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，霍夫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，
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2023-11-27 02:05:21
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霍夫圆变换的基本思路是认为图像上每一个非零像素点都有可能是一个潜在的圆上的一点，跟霍夫线变换一样，也是通过投票，生成累积坐标平面，设置一个累积权重来定位圆。在笛卡尔坐标系中圆的方程为：其中（a,b）是圆心，r是半径，也可以表述为：即所以在abr组成的三维坐标系中，一个点可以唯一确定一个圆。而在笛卡尔的xy坐标系中经过某一点的所有圆映射到abr坐标系中就是一条三维的曲线：经过xy坐标系中所有的非零
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2024-08-12 17:56:48
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环境Win7-64+VS2012+EmguCV3.0.0霍夫圆检测使用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
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2023-10-05 16:35:45
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可以看出如果笛卡尔坐标系的点共线，这些点在霍夫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
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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 概述霍夫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。霍夫变换采用类似于投票的方式来获取当前图
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2023-11-23 15:15:06
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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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2023-07-14 10:07:36
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笛卡尔坐标系中，圆的方程为（x-a)^2+(y-b)^2=r^2 其中（a,b）是圆心，r是半径 也可以表示为 x=a+rcosθ y=b+rsinθ 再进行一次转换 a=x-rcosθ b=y-rsinθ 此时由于xy是给定的，将abr看成变量，映射到abr的三维坐标系中如图 所有经过（x,y）点
原创
2021-05-25 22:29:25
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# 霍夫变换及其在Python中的应用
## 引言
霍夫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，我们将探讨霍夫变换的原理，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。
## 霍夫变换的基本原理
霍夫变换通过将图像空间转换为参数空间，将检测
基本思路先使用上文介绍的Prewitt算子将输入的图像边缘化处理，再使用霍夫变换检测直线。 其中使用到了matlab的hough，houghpeaks,houghlines等函数.函数hough [H, theta, rho] = hough(f) 或 [H, theta, rho] = hough(f, ‘ThetaRes’, val1, ‘RhoRes’, val2) 其中，H是霍夫变换
文章目录简介一、原理二、函数 简介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。 霍夫线变换是一种用来寻找直线的方法。 是用霍夫线变换之前, 首先要对图像进行边缘检测的处理，也即霍夫线变换的直接输入只能是边缘二值图像。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、原理如果两个不同点在霍夫曼变换后得到的曲线在平面 - 相交, 这就意味着它们通过同一条直线. 一般来说, 一条直线
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2024-08-26 10:57:03
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第五章 形状匹配的特征提取（2）霍夫变换，线变换、圆变换、椭圆变换、参数空间分解5.5 霍夫变换5.5.1 概述a. 霍夫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；霍夫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
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2024-06-12 15:08:50
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承接上篇博文，在基本搞懂霍夫检测直线是怎么进化到检测圆后，开始（痴心妄想）自己写代码了！虽说最后的效果不是很好，但是重要的是在码代码过程中发现和解决的一些问题（不一定有共性，但兄弟萌可以避免下这些bug）。霍夫梯度法算法步骤上篇博文已经阐述了我们是如何从三维计数表格转到霍夫梯度法的，该算法主要分为两步，先找圆心疑似点，再对疑似点进行半径确定： 假设已经得到图像的边缘信息（包含角度和梯度值） 1.利
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2024-03-25 13:20:15
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霍夫圆检测原理对直线来说, 一条直线能由参数极径极角 () 表示. 而对圆来说, 从平面坐标到极坐标转换需要三个参数, 也就是： ( center , center, )。其中 center , center 表示圆心，在这三维中，一维是x，一维是y，另外一维是圆的半径r。这就意味着需要大量的内存而且执行效率会很低，速度会很慢。因为霍夫圆检测对噪声比较敏感，所以首先要对图像做中值滤波。为了提高效
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2023-12-19 10:19:20
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