文章目录Hough圆变换Hough圆检测原理相关APICode效果Hough圆变换1、Hough圆检测原理； 2、相关API; 3、代码演示；Hough圆检测原理1、平面坐标中的圆变换到霍夫空间中后，圆上每个像素点产生的圆都会经过一次圆心，圆心会变得很亮；相关APIcv::HoughCircles(): 1、霍夫圆检测对图像噪声比较敏感，使用前需要先对图像做中值滤波（去除椒盐噪声）； 2、基于效率
无人机圆形定位圆形检测圆形识别效
原创
2021-08-08 13:54:25
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对应示例程序： measuring_circles.hdev目标：将圆拟合成圆形轮廓段，提取圆的位置和半径思路为： 1.读取图像 2.通过二值化，连通域分割等Blob分析手段，定位到ROI区域 &
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2024-07-12 10:17:54
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摘要这篇文章证明了使用从CNNs中学习到的深度特征可以提高轮廓检测的准确度。 对CNNs的训练采取二元变多元的策略，即提出把本来是二元分类问题的轮廓检测转化为一个多元分类问题，对每一个类使用不同的参数，区别对待。 同时为了获得更加有区分度的特征，提出了一个positive-sharing loss的损失函数，该损失函数引入了一个额外的正则化因子来强调 positive and negative
# 使用Python实现圆形轮廓检测
## 简介
在计算机视觉领域中，圆形轮廓检测是一种常见的任务，用于检测图像中的圆形对象。在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现圆形轮廓检测。我会逐步指导你完成整个过程，并提供相应的代码示例。
## 流程
以下是实现圆形轮廓检测的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 图像预处理 |
原创
2024-02-04 05:56:56
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注:此教程是对贾志刚老师的opencv课程学习的一个记录,在此表示对贾老师的感谢.需求: 找出下图中的圆形.如果直接用霍夫圆检测 的话,效果很差.代码:#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main() { Mat frame = imread("/home/fuhong/code/cpp/opencv_le
原创
2021-07-07 14:02:10
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环境：Python3.8 和 OpenCV内容：Hough圆检测将直角坐标系中的一个圆映射为新坐标系中的一个点，对于原直角坐标系中的每一个圆，可以对应(a, b, r) 这样一个点，这个点即为新三维中的点。标准法实现步骤： 1.获取原图像的边缘检测图像；2.设置最小半径、最大半径和半径分辨率等超参数；3.根据转化后空间的圆心分辨率等信息，设置计数器N(a, b, r)；4.对边缘检测图像的每个白色
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2023-12-02 21:01:28
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基于python使用OpenCV实现在一张图片中检测出圆形，并且根据圆检测结果信息，绘制 标记出圆的边界和圆心。1 HoughCircles 霍夫圆检测函数在Opencv中使用HoughCircles函数可以实现圆的检测，具体函数参数如下： image: 输入图像，8位灰度单通道图像method: 检测圆的方法,目前OpenCV中有HOUGH_GRADIENT和HOUGH_G
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2024-02-28 09:09:39
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近年来，随着集成电路和嵌入式技术的发展，特别是DSP集成度、稳定性、运算速度、数据吞吐量等性能的不断提高，以DSP为核心的实时图像处理系统得到开发。采用DSP实现快速数字图像处理可将算法嵌入到DSP中，充分利用DSP的高速性和并行性，提高系统的运行速度，达到数字图像处理的实时性。相对于基于PC机的通用图像处理系统，基于DSP的图像处理系统具有体积小，功耗低等优点，适用于嵌入式系统领域。 在图
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2024-05-30 20:55:22
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# Android 圆形检测动效实现指南
## 一、项目概述
在Android应用中，圆形检测动效是一种很受欢迎的视觉效果，通常用于UI更新和用户交互反馈。本文将详细介绍如何在Android中实现一个基本的圆形检测动效。我们将通过几个步骤来实现这一目标。
## 二、实施步骤
下面是实现圆形检测动效的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|
目录效果展示 基础理论（HSV）为什么用HSV空间而不是RGB空间？HSV1、Hue（色相）2、Value（明度）3、Saturation（饱和度）一、初始化滑动条初始化1、创建回调函数2、窗口设置（名称） 3、滑动条设置代码二、运动函数三、舵机控制四、在HSV空间下获取二值图1、获取滑动条的值2、转HSV（三通道：H、S、V）3、转二值图（单通道阈值处理）4、结合HSV三个通
本期我们将介绍如和使用OpenCV以及Tensorflow实现深蹲检测在检疫期间，我们的体育活动非常有限，这样并不好。在进行一些居家运动时，我们必须时刻保持高度的注意力集中，以便记录自己每天的运动量。因此我们希望建立一个自动化的系统来实现运动量计算。考虑到我们在深蹲时，有明确阶段和大幅度变化的基本运动，实现对深蹲的计数会相对比较简单。下面我们就一起尝试实现它吧！数据采集使用带相机的Raspberr
# 如何在 Python 中检测封闭圆形轮廓
在图像处理和计算机视觉领域，检测封闭圆形轮廓是一项常见的任务。通过使用 Python，结合 OpenCV 库，我们可以方便地实现这一功能。本文将详细介绍如何检测封闭圆形轮廓的整个流程，并逐步提供代码示例。
## 整体流程
在开始动手之前，我们需要清楚每一步的任务。下面是整个流程的简要描述：
| 步骤 | 描述
介绍 凸包(Convex Hull)是一个计算几何（图形学）中的概念，它的严格的数学定义为：在一个向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。 在图像处理过程中，我们常常需要寻找图像中包围某个物体的凸包。凸包跟多边形逼近很像，只不过它是包围物体最外层的一个凸集，这个凸集是所有能包围这个物体的凸集的交集。如下图所示：在上图中，绿色线条所包围的凸集即为白色图形的凸包。
霍夫圆变换的工作方式与前一个教程中解释的霍夫线变换大致类似。在线检测情况下，线由两个参数定义。在圆圈情况下，我们需要三个参数来定义圆：在哪里定义中心位置（格力点）并且是半径，这允许我们完全定义一个圆，如下所示：为了提高效率，OpenCV实现了一种比标准Hough变换稍微复杂的检测方法：霍夫梯度法。有关详细信息，请查看学习OpenCV或您最喜欢的计算机视觉参考书目代码这个程序做什么用的？加载图像并模
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2023-10-08 23:42:13
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K-近邻算法（KNN）K-nearest neighbor K-近邻算法 nearest 相近的 neighbor 邻居 如何进行电影分类众所周知，电影可以按照题材分类，然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪 个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑的问 题。没有哪个电影人会说自己制作的电影和以前的某部电影类似，但我们确实知道每部电影在风格
# Android碰撞检测圆形检查
在Android开发中，碰撞检测是一个非常重要的功能，尤其是在游戏开发中。碰撞检测可以确保游戏中的物体之间不会发生穿越或者重叠，从而保证游戏的真实性和流畅性。本文将介绍如何在Android开发中实现圆形碰撞检测，以及通过代码示例演示具体实现过程。
## 圆形碰撞检测原理
在进行圆形碰撞检测时，我们需要比较两个圆形的半径和它们之间的距离。如果两个圆形之间的距
原创
2024-03-06 03:12:00
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算力和数据是影响深度学习应用效果的两个关键因素，在算力满足条件的情况下，为了到达更好的效果，我们需要将海量、高质量的素材数据喂给神经网络，训练出高精度的网络模型。吴恩达在深度学习公开课中提到，在算力满足要求的前提下，模型效果会随着素材数量的增多而变好，理论上没有上限。实践证明，在普通基于深度学习的应用开发过程中，素材的数量和质量对最终模型效果的影响出乎意料的大。注意这里提到的“素材质量”，光有“素
写在前面Feature scaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性，最常用的2个例子可能是：特征间的单位（尺度）可能不同，比如身高和体重，比如摄氏度和华氏度，比如房屋面积和房间数，一个特征的变化范围可能是[1000, 10000]，另一个特征的变化范围可能是[−
一、HALCON 12.0例程里有一个类似的，Ctrl+E打开例程，搜关键字“circle”或者"ball"就行。请重点关注下measure_circles.hdev，circles.hdev，union_cocircular_contours_xld.hdev，ball.hdev这几个例程。大概过程差不多是：找到圆形区域--亚像素边缘--结果曲线分段--筛选出圆形--拟合二、要测量一个圆的直径，
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2024-08-20 20:56:06
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