常用的线检测方法有Hough变换和Radon变换，其中Radon适用于信噪比较大的场合，尤其适用于X射线的医学图像处理中。基于Hough变换的直线检测方法基于Hough变换的直线检测方法步骤包括：边缘检测 常用的边缘检测方法包括Robert Cross算子，sobel算子，Prewitt算子，Canny算子等。边缘增强 上述边缘检测算子是基于梯度搜索方法，对图像中直线的残缺部分、噪声以及其它共存的
转载
2023-08-17 02:16:06
128阅读
一、概述霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，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霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由PaulHough首次提出，最初的Hough变换是设计用来检测直线和曲线，起初的方法要求知道物体边界线的解析方程，但不需要有关区域位置的先验知识。这种方法的一个突出优点是分割结果的Robustness
转载
2024-05-14 21:40:21
66阅读
图像的简单几何变换几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的的负面影响。一、图像的平移在平移之前，需要构造一个平移矩阵，并将其传给仿射函数cv2.warpAffine() import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dog.jpg
转载
2024-03-19 13:04:57
129阅读
拉伸、收缩、扭曲和旋转一、 均匀调整cv2.resize二、 图像金字塔2.1 高斯金字塔2.1.1 下采样cv2.pyrDown（）2.1.2 高斯金字塔2.2 拉普拉斯金字塔2.2.1 上采样cv2.pyrUp（）2.2.2 拉普拉斯金字塔三、不均匀映射3.1 仿射变换3.1.1 概念3.1.2 应用3.2 透视变换3.2.1 概念3.2.2 应用 我们遇到的简单的图像变换是调整图像的大
转载
2024-01-09 19:19:37
166阅读
安装完OpenCV后，我们还需要一个顺手的开发环境（IDE），一般推荐微软的Visual Studio及开源的C++开发工具Qt。
本文介绍在Win7 64位电脑上利用MS Visual Studio创建OpenCV工程。创建OpenCV工程1、创建工程 新建一个【Win32 Console Application】，如下图所示。我们需要指定项目创建的位置以及项目的名称。 我们选择Em
转载
2024-08-29 15:36:39
41阅读
# Python Radon 变换图像轴检测指南
在本教程中，我们将教你如何使用 Python 实现 Radon 变换，以识别图像中的轴。Radon 变换是一种图像处理技术，用于在图像中检测特定方向的特征。通过本教程，你将了解到 Radon 变换的过程并了解相关的 Python 代码实现。
## 流程概述
在开始之前，我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 04:09:34
171阅读
源：显著性检验，判定实验结果是否由随机误差导致的。举例很好，很清楚虽然样本中，均值苏州销售额大于郑州，但T-test发现这是随机导致的，P>0.05，当样本量足够大可能他们的销售额就没有差异了假设：两个样本集之间不存在任何区别结果：在显著性水平α =0.05的情况下，p>0.05接受原假设，p值＜0.05拒绝原假设方法：F值 = 组间方差与组内方差的比值，查表：F实际值>F查表
使用方法： 1、R = radon(I, theta) 返回亮度图像在角度theta下的Radon变换R。Rad
原创
2023-03-08 09:34:01
401阅读
1.软件版本matlab2013b2.本算法理论知识3.部分源码clc;clear;close all;warning off;pack;addpath 'fu
原创
2022-10-10 16:02:22
161阅读
Radon变换:考虑b=ax+y，将原来的XY平面内的点映射到AB平面上。则原来在XY平面上的一条直线的所有的点，在AB平面上都位于同一个点。通过记录下AB平面上的点的积累厚度，可反知XY面上的一条线的存在。在新平面下得到相应的点积累的峰值，可得出原平面的显著的线集。 例如：XY平面上的一个直线 y=2x-3; 变换 -3=-2x+y; 其中
转载
2023-07-31 17:29:32
23阅读
目标： • 学习不同的形态学操作，例如腐蚀，膨胀，开运算，闭运算等• 学习的函数有:cv2.erode()，cv2.dilate()，cv2.morphologyEx() 等 形态学转换原理：一般情况下对二值化图像进行操作。需要两个参数，一个是原始图像，第二个被称为结构化元素或者核，它是用来决定操作的性质的。基本操作为腐蚀和膨胀，他们的变体构成了开运算，闭运算，梯度等。1、腐蚀把前景
转载
2023-10-07 17:33:27
50阅读
radon变换原理讲解及利用python库函数快速实现前言成像流程坐标转换原理radon变换过程代码实现radon变换结果radon逆变换 前言最近遇到一个CT成像仿真的问题，以前只知道大概原理，具体成像算法也没有接触过，在此记录一下基本理论和代码实现。 成像流程简化来说射线穿过2-D的物体会产生一个1-D的数据，这个1-D的数据就是射线经过物体的衰减程度，通过衰减程度就能就算出2-D物体内部的
转载
2023-09-30 22:33:25
244阅读
radon变换就是图像在不同方向上的投影。
下图f(x,y)可以代表图像，R(x')就是图像向右下方的投影。
数学上是按投影方向进行线积分，在图像领域就是按照投影方向累加像素就行了。
matlab中有radon函数，为了熟悉原理我又写了一个。
通过旋转图像映射，效率不怎么样。
canny后Lena:
45度投影：
代码如下：
main.m
1 clear all; close all;
转载
2020-09-10 16:33:00
680阅读
2评论
# Python Radon 用法详解
## 简介
Radon 是一个 Python 的静态代码分析工具，用于检测代码质量，查找代码中的问题和改进代码结构。它可以帮助开发人员找到代码中的复杂度、重复代码和代码耦合等问题，并提供相应的解决方案。
在本文中，我们将详细介绍 Radon 的用法，并通过代码示例演示如何使用 Radon 进行代码质量分析。
## Radon 的安装
首先，我们需要安装
原创
2024-06-19 03:53:14
369阅读
从本节课开始进行函数的学习，计划用四节课的时间(前三节课理论，第四节课实践)学完。学完函数后，一些复杂的编程问题便可以用更加简单的方法解决。学习函数是因为函数能让我们在编写代码中，避免重复的代码，让代码看上去更加简洁和易读。对于函数这个概念我们并不陌生，中学数学课本上的y=2x+1就是一个函数，自变量x输入的值决定了y输出的值，python中的函数也是如此。下面让我们来看看python中的函数。一
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
转载
2024-03-17 17:53:24
30阅读
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
转载
2024-03-05 14:06:38
243阅读
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
转载
2024-03-23 09:28:53
105阅读
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
转载
2024-08-21 14:01:04
204阅读
文章目录单张人脸关键点检测单张图像人脸检测摄像头实时关键点检测 单张人脸关键点检测定义可视化图像函数 导入三维人脸关键点检测模型 导入可视化函数和可视化样式 读取图像 将图像模型输入，获取预测结果 BGR转RGB 将RGB图像输入模型，获取预测结果 预测人人脸个数 可视化人脸关键点检测效果 绘制人来脸和重点区域轮廓线，返回annotated_image 绘制人脸轮廓、眼睫毛、眼眶、嘴唇 在三维坐
转载
2024-03-19 08:31:40
87阅读
