hough专题

OpenCV学习笔记（24）关于hough变换中pt1、pt2点的确定

经过Hough线变换，可以得到一些线段集合，对于这些线段，每一条线段给的是两个值，在极坐标下面的极径和极角，那么如何画出这样的每条直线呢，可以用到line函数，但是line 函数中有两个参数需要确定，pt1和pt2。如图所示：因此有如下画图代码 for (i = 0; i < lines.size(); i++){fRho = lines[i][0];fThe

【Opencv】Hough变换找直线和圆

目录题目解决方法完整代码 Hough参数详解总结参考题目用霍夫变换找出图像中的直线和圆（用彩色直线和圆标记在原图上）。要求有代码，有注释，有过程、有结果解决方法 # -*- coding: UTF-8 -*-import cv2import numpy as np# 1.加载图片，转为二值图img = cv2.imread('image.j

Hough变换与FCM算法相结合检测车道线

https://blog.csdn.net/u010712012/article/details/87477554 之前一小段时间分析的三大块，车辆检测，车道线检测，车辆压线判别。主要分析了一下车道线检测的优化问题，经过图像处理，canny边缘检测，Hough变换检测出的图如第二幅因为车道是具有双边缘的，所以根据之前的车道线检测算法检测出来的直线会有不止一条，如果能够用一种算法把多

OpenCV自学笔记5：Hough变换检测直线和圆

Hough变换检测直线和圆引言： Hough变换被常用于检测图像中的直线和圆。其本质是将直角坐标系映射到极坐标系，有关Hough变换的原理请见这篇博文。 ————————————————————- Hough变换检测直线 OpenCV中提供了HoughLines 和 HoughLinesP来检测直线。第一个函数使用标准的Hough变换，第二个函数使用概率Hough变换，通过计算

Hough变换的基本原理

Hough变换的基本原理在于，利用点与线的对偶性，将图像空间的线条变为参数空间的聚集点，从而检测给定图像是否存在给定性质的曲线。圆的方程为：(x-a)^2+(y-2)^2=r^2，通过Hough变换，将图像空间对应到参数空间。附录中的MATLAB程序为网上比较常见的，实际运行中存在一些问题，这里进行些修改。原理：霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本

三种强大的物体识别算法——SIFT/SURF、haar特征、广义hough变换

转自：http://blog.csdn.net/cy513/article/details/4285579 SIFT/SURF基于灰度图（适用于：刚性物体，如建筑物）一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不

基于hough变换的平行线识别

基于hough变换的平行线识别 hough变换基本原理讲述线段识别是识别图像中平行线的基础。但一张图像中所包含的线段几乎是无限的所以无法在图像中直接判断，因此引入Hough变换[32]。Hough变换的基础是建立极坐标空间用(ρ,θ)表示空间各点，并根据极坐标变换将图像中所有直线用空间各点(ρ,θ)表示。根据直线在极坐标系与直角坐标系间转换关系得式(1)。 ρ=xcos⁡θ+ysin⁡θ

Hough圆检测（可Trackbar调节）

#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>#include <iostream>#include <string>using namespace std;using namespace cv;Mat g_image1; //原图Mat g_grayimg; //灰度图in

【车道线检测】基于matlab Hough变换图片车道线检测【含Matlab源码 276期】

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【表盘识别】基于matlab Hough变换指针式仪表识别（倾斜矫正）【含Matlab源码 1058期】

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python opencv入门 Hough圆变换（28）

内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标：使用霍夫变换在图像中寻找圆使用函数cv2.HoughCircles() 原理：圆形的表达式为 (x−xcenter)2+(y−ycenter)2=r2 (x-x_{center})^2+(y-y_{center})^2=r^2，一个圆环的确定需要三个参数。那么霍夫变换的累加器必须是三维的，但是这样的计算效率

python opencv入门 Hough直线变换（27）

内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标：理解概念在图片中检测直线学习函数cv2.HoughLines()，cv2.HoughLinesP() 原理：霍夫变换在检测各种形状的技术中十分流行，如果能用数学表达式写出图形的公式，就可以使用霍夫变换来进行检测。待检测的物体可以存在一些破坏和变型。直线的表达式为 y=mx+c y=mx+c或者用

9.霍夫变换：圆——介绍、用Hough检测圆、圆的Hough变换_1

目录介绍用Hough检测圆圆的Hough变换介绍画好直线之后，记住，线是参数模型最简单的形式，现在我们来看看更复杂的东西，也就是圆。这是圆的方程，其中 a 和 b 是中心，r 是半径：现在我们假设半径已知。我们只需要找到这些点的位置。这里有一个圆，在这个圆上有三个点，这里的蓝点：那么，霍夫空间是什么呢? 因为通常有三个未知数，a b r，但是我告诉

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】05 Hough 霍夫变换

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】05 Hough 霍夫变换 1 投票策略考虑到外点率太高 ①让直线上的每一点投票 ②希望噪声点不要给具体的任何模型投票，即噪声点不会有一致性的答案 ③即使被遮挡了，也能把直线找出来参数空间离散化直线相当于就是m,b两个参数点给参数空间投票找到投票最多的参数点给参数空间投票上图，图像空间的一条直线在参数空间是一个点上图：图

Hough变换非常详细讲解

Hough变换 y=k*x+b形式的直线方程没有办法表示x=c形式的直线(这时候，直线的斜率为无穷大)。所以实际应用中，利用极坐标的方式，将直线方程表示成：ρ=xcosθ+ysinθ ，其中p表示直角坐标系中原点到直线的距离，θ表示x1轴与p的夹角。这样，图像平面上的一个点就对应到ρθ平面上的一条曲线上。要注意，同一条直线的点因为构成了一条直线，所对应的p和θ当然也就确定了。 ~~~~~

OpenCV-Python(25):Hough直线变换

目标理解霍夫变换的概念学习如何在一张图片中检测直线学习函数cv2.HoughLines()和cv2.HoughLinesP() 原理霍夫变换在检测各种形状的的技术中非常流行。如果你要检测的形状可以用数学表达式写出来，你就可以是使用霍夫变换检测它。即使检测的形状存在一点破坏或者扭曲也可以使用。我们下面就看看如何使用霍夫变换检测直线。一条直线可以用数学表达

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