霍夫专题

Verybot之OpenCV应用二：霍夫变换查找圆

其实我是想通过这个程序来测试一下，OpenCV在Verybot上跑得怎么样，霍夫变换的原理就不多说了，下面是程序： #include "cv.h"#include "highgui.h"#include "stdio.h"int main(int argc, char** argv){cvNamedWindow("vedio",0);CvCapture* capture;i

HALCON-从入门到入门-霍夫识别直线

1.废话霍夫变换是一种特征检测，被广泛应用在图像分析、计算机视觉以及数位影像处理。霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征，例如：线条。他的算法流程大致如下，给定一个物件、要辨别的形状的种类，算法会在参数空间中执行投票来决定物体的形状，而这是由累加空间里的局部最大值来决定。　　现在广泛使用的霍夫变换是由RichardDuda和PeterHart在公元1972年发明，并称之为广义霍夫变换，广义霍夫

霍夫变换-检测直线

matlab版代码 %% 入口图像为bw,出口图像为fclc,clear;img=imread('./image/road.jpg');subplot(221),imshow(img),title('original image');bw=im2bw(img,0.7);subplot(222),imshow(bw),title('bw image');tresh=[0.1,0.1

OpenCV学习(4.13) 霍夫变换

1.霍夫变换霍夫变换（Hough Transform）是图像处理中的一种技术，主要用于检测图像中的直线、圆或其他形状。它通过将图像空间中的点映射到参数空间来实现，这样，图像空间中在同一直线上的点在参数空间中会形成一条曲线，而这条曲线上的交点对应于图像空间中的直线。霍夫变换的基本思想是：对于图像中的每一个边缘点，考虑它可能属于的所有候选直线。对于每一条候选直线，使用霍夫变换算法在参数空间中

图像处理之霍夫变换圆检测算法

- created by gloomyfish 图像处理之霍夫变换圆检测算法之前写过一篇文章讲述霍夫变换原理与利用霍夫变换检测直线, 结果发现访问量还是蛮多,有点超出我的意料,很多人都留言说代码写得不好,没有注释,结构也不是很清晰,所以我萌发了再写一篇,介绍霍夫变换圆检测算法,同时也尽量的加上详细的注释,介绍代码结构.让更多的人能够读懂与理解. 一:霍夫变换检测

Python图像处理入门学习——基于霍夫变换的车道线和路沿检测

文章目录前言一、实验内容与方法二、视频的导入、拆分、合成2.1 视频时长读取2.2 视频的拆分2.3 视频的合成三、路沿检测3.1 路沿检测算法整体框架3.2 尝试3.3 图像处理->边缘检测(原理)3.4 Canny算子边缘检测(原理)3.5 Canny算子边缘检测(实现)3.5.1 高斯滤波3.5.2 图像转化(彩色->灰度)3.5.3 Canny边缘检测3.5.4 生成Mask掩膜

分水岭算法分割和霍夫变换识别图像中的硬币

首先解释一下第一种分水岭算法：一、分水岭算法分水岭算法是一种基于拓扑学的图像分割技术，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。它将图像视为一个拓扑表面，其中亮度值代表高度。算法的目标是通过模拟雨水从山顶流到山谷的过程，将图像分割成若干独立的区域。分水岭算法的步骤和原理：距离变换：首先对图像进行预处理，将图像转化为灰度图，并进行二值化处理（如Otsu算法）。对二值图像应用距离变换，计

霍夫变换的基本理解（第八天）

千万注意：使用opencv自带的霍夫API HoughLinesP()：此函数输入的是一个二进制且八位的图像，例如：你不能用cvtcolor()变换之后直接输入。 HoughCircles()：此函数输入的是一个灰度且八位的图像，例如：你不能经过threshold()、findcontours()等之后的图像进行输入。我现在还不知道经过二值化的图像怎么转化为灰度图。。。。会了再补充。 ---

学习c++版opencv3.4之22-霍夫圆检测

霍夫圆检测。从直角坐标系转为极坐标系后圆心比较亮。 #include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>#include <math.h>using namespace std;using namespace cv;Mat src, dst;Mat gray_img;int main(){// Mat src1;//

学习c++版opencv3.4之21-霍夫直线检测

霍夫变换用来直线，圆等检测，使用的前提条件是边缘检测（如canny，sobel等）已经完成。 #include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>#include <math.h>using namespace std;using namespace cv;Mat src, dst;int main(){Mat src1;src1 =

车道线检测霍夫直线检测原理分析

http://blog.csdn.net/happy_stars_2016/article/details/52691255 一、车道线检测步骤 1、灰度化灰度化关键函数： cvCvtColorcvCvtColor(IplImage* src, IplImage* dst, CV_BRG2GRAY); 最后一个参数为 CV_BRG2GRAY ,表示将BRG图片(彩色图片)

PCL 霍夫变换探测三维直线

文章目录一、简介1.1二维空间1.2三维空间二、实现代码三、实现效果参考文献一、简介 1.1二维空间 “Hough变换”(HT)算法最初作为美国专利所发布，是一种定位任何形状的通用方法，该方法最早被应用于二维图像领域之中，但其仍适用于在二维、三维点集探测各种形状。基础理论：在二维空间中，每一个点在笛卡尔坐标系中都有一个明确的二维坐标 ( x , y ) (

灰度变换、自适应高斯滤波、平滑滤波、canny边缘检测、直线霍夫变换

这是我第一次写博客，主要是记录自己的学习历程，帮助像我这样的新学者提供一点点思路。我用的opencv版本是2.4.9 和 vs2010 版本比较旧。这里面主要有灰度变换、自适应高斯滤波、平滑滤波、canny边缘检测、直线霍夫变换，还有一个旋转变换没有实验，里面还有Mat和IplImage图像转换。 #include "stdafx.h"#include <opencv2/opencv.

OpenCV 实现霍夫圆变换

返回:OpenCV系列文章目录（持续更新中......）上一篇：OpenCV实现霍夫变换下一篇 :OpenCV系列文章目录（持续更新中......）目标在本教程中，您将学习如何：使用 OpenCV 函数 HoughCircles()检测图像中的圆圈。理论 Hough 圆变换 Hough Circle 变换的工作方式与上一教程中介绍的 Hough Line 变换大致相

OpenCV实现霍夫变换

返回:OpenCV系列文章目录（持续更新中......）上一篇：OpenCV 如何实现边缘检测器下一篇 :OpenCV 实现霍夫圆变换目标在本教程中，您将学习如何：使用 OpenCV 函数 HoughLines()和 HoughLinesP()检测图像中的线条。注：由于输入法问题按Q替代进行角度说明。理论注意下面的解释属于 Bradski 和 Kaehler

[C#]OpenCvSharp使用HoughCircles霍夫圆检测算法找出圆位置并计数

【效果展示】原图：找出位置：【测试环境】 vs2019,netframework4.7.2,opencvsharp4.8.0 【函数用法】 cv2提供了一种圆检测的方法：HoughCircles。该函数的返回结果与参数设置有很大的关系。检测的图像时9枚钱币，分别使用了阈值（大津法和三角法）、均值偏移滤波以及未处理图像。实验的结果是只要调整param1和param2两个参

《数字图像处理》-上机 5 图像阈值化处理、霍夫变换及形态学算法

一、上机目的学习图像阈值化处理、霍夫变换、形态学算法及编程实现方法二、相关知识及练习 1、图像阈值化处理图像阈值化（Binarization）旨在剔除掉图像中一些低于或高于一定值的像素，从而提取图像中的物体，将图像的背景和噪声区分开来。灰度化处理后的图像中，每个像素都只有一个灰度值，其大小表示明暗程度。阈值化处理可以将图像中的像素划分为两类颜色，常见的阈值化算法如公式所示：当

计算机视觉——边缘检测与霍夫变换

目的：了解OpenCV中canny边缘检测函数的用法，并选取图像进行测试，观察阈值对结果的影响。实现基于霍夫变换的图像圆检测（边缘检测可以用opencv的canny函数）。一．Canny边缘检测 1.实验目的：了解OpenCV中canny边缘检测函数的用法，并选取图像进行测试，观察阈值对结果的影响。 2.Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级

python使用canny和sobel算子联合检测自定义源码解决批量处理瓶盖图片霍夫变换源码实战

python使用canny和sobel算子联合检测自定义源码解决批量处理瓶盖图片霍夫变换源码实战源码解说很清楚的哦。函数1：jiance.py #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*-# Author's_name_is_NIKOLA_SSimport cv2import numpy as npfrom canny import

HoughLines霍夫变换实现

原理：实现： /*** @description: 霍夫变换* @param edge 输入边缘* @param lines 检测直线* @param threshold 阈值*/void houghlines(cv::Mat& edge, std::vector<cv::Vec2f>& lines, int threshold){cv::Mat H = cv::Mat::zeros

【计算机视觉】图像变换方法（边缘检测算子、霍夫变换、重映射、放射变换与直方图均衡化）

来源：《OpenCV3编程入门》，怀念毛星云大佬🕯️ 说明：本系列重点关注各种图像变换方法的原理、作用和对比图像变换图像变换(imagetransfrom),即将一幅图像转变成图像数据的另一种表现形式。变换最常见的例子就是傅里叶变换(Fouriertransform),即将图像转换成源图像数据的另一种表示形式。这类操作的结果仍然保存为OpenCV图像结构的形式，但是新图像的每个单独像素表

c++ 利用霍夫变换实现对图片中圆的检测

#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(){Mat src = imread("d://VC项目//img9.jpg");if (!src.data){printf("图片路径不存在!");}//中值滤波Mat media_img,gray_i

8.霍夫变换：线条——投票原理、霍夫空间、线的极坐标表示_2

目录投票原理霍夫空间线的极坐标表示投票原理就像我之前说的，检查每一行是不可能的，即使是一台非常非常快的电脑。我们要做的是让数据告诉我们，让数据决定线在哪里。因为这是民主，我们该怎么办? 我们要做的是投票。因此，投票是一种通用的技术，我们让特性投票给所有与之兼容的模型。它的工作方式很简单： 1、循环遍历所有特征（特征指的是小的边缘点），每次为模型参

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

Opencv实战(3)详解霍夫变换

霍夫变换 Opencv实战系列指路前文： Opencv(1)读取与图像操作 Opencv(2)绘图与图像操作文章目录霍夫变换1.霍夫线变换1.1 原理1.2 HoughLines() 2.霍夫圆变换2.1 原理2.2 HoughCircles() 最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段) 霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，

【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