计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/27220445 收入囊中 Hough变换 概率Hough变换 自己实现Hough变换直线检測 葵花宝典 先看一下我实现的效果图 以下,我们进入Hough变换的原理解说. 看上图,我们知道,经过一点(x0,y0)的直线能够表示成y0 = mox + b0 反过来看方程,b = –x0m + y0 ,于是我们从原来的坐标系转移到了Hough空间,m是横…

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/26824529 收入囊中 使用OpenCV的connerHarris实现角点检測 自己实现Harris算法 以下是自己实现的一个效果图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWJjZDE5OTI3MTln/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/…

收入囊中 拉普拉斯算子 LOG算子(高斯拉普拉斯算子) OpenCV Laplacian函数 构建自己的拉普拉斯算子 利用拉普拉斯算子进行图像的锐化 葵花宝典 在OpenCV2马拉松第14圈--边缘检測(Sobel,prewitt,roberts)  我们已经认识了3个一阶差分算子 拉普拉斯算子是二阶差分算子.为什么要增加二阶的算子呢?试想一下,假设图像中有噪声,噪声在一阶导数处也会取得极大值从而被当作边缘.然而求解这个极大值也不方便.採用二阶导数后,极大值点就为0了.因此值为0的地方就是边界.…

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g 收入囊中 利用OpenCV Canny函数进行边缘检測 掌握Canny算法基本理论 分享Java的实现 葵花宝典 在此之前,我们先阐述一下canny检測的算法.总共分为4部分. (1)处理噪声 一般用高斯滤波.OpenCV使用例如以下核 (2)计算梯度幅值 先用例如以下Sobel算子计算出水平和竖直梯度 我在OpenCV2马拉松第14圈--边缘检測(Sobel,prewitt,ro…

收入囊中 差分在边缘检測的角色 Sobel算子 OpenCV sobel函数 OpenCV Scharr函数 prewitt算子 Roberts算子 葵花宝典 差分在边缘检測究竟有什么用呢?先看以下的图片 作为人,我们能够非常easy发现图中红圈有边界,边界处肯定是非常明显,变化陡峭的,在数学中,什么能够表示变化的快慢,自然就是导数,微分了. 想像有例如以下的一维图片. 红圈处变化最陡峭,再看导数图 红圈在最高值,也就是导数能够非常好表示边缘,由于变化非常剧烈 图像中的Sobel算子 是离散差分…

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/28118095 收入囊中 最小二乘法(least square)拟合 Total least square 拟合 RANSAC拟合 葵花宝典 关于least square拟合,我在http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/25424061有介绍,或者看以下 watermark/2/text/…

收入囊中 这里的非常多内容事实上在我的Computer Vision: Algorithms and ApplicationsのImage processing中都有讲过 相关和卷积工作原理 边界处理 滤波器的工作原理 会使用均值滤波,高斯滤波 使用自己创造的核函数进行双线性滤波 可分离的滤波(加速) 葵花宝典 相关: g=f⊗h 卷积: g=f∗h  临时不考虑边缘.所以8*8的图形进行相关或卷积操作后就得到6*6的图形 由于我们的h(有时叫做核函数)是中心对称的,所以相关和卷积得到的结果是一…

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g 收入囊中 仿射变换 坐标映射 利用坐标映射做一些效果,例如以下 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWJjZDE5OTI3MTln/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" width="300" hei…

收入囊中 lookup table 对照度拉伸 直方图均衡化 葵花宝典 lookup table是什么东西呢? 举个样例,假设你想把图像颠倒一下,f[i] = 255-f[i],你会怎么做? for( int i = 0; i < I.rows; ++i) for( int j = 0; j < I.cols; ++j ) I.at<uchar>(i,j) = 255 - I.at<uchar>(i,j); 大部分人应该都会这么做.或者: for( i = 0; i &…

收入囊中 用imread读取图片 用nameWindow和imshow展示图片 cvtColor彩色图像灰度化 imwrite写图像 Luv色彩空间转换 初识API 图像读取接口 image = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED (<0) 图片怎么样就怎么读取(包含透明度这个通道) CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE ( 0)  CV_LOAD_IMAGE_COLOR (>0) RGB读取 建…

收入囊中 灰度图像的反向投影 彩色图像的反向投影 利用反向投影做object detect 葵花宝典 什么是反向投影?事实上没有那么高大上! 在上一篇博文学到,图像能够获得自己的灰度直方图. 反向投影差点儿相同是逆过程,由直方图得到我们的投影图. 步骤例如以下: 依据模版图像,得到模版图像的灰度直方图. 对灰度直方图对归一化,归一化后是个概率分布,直方图的积分是1 依据概率分布的直方图,求输入图像的投影图,也就是对每个像素点,我们依据灰度值,能够得到其概率 得到的投影图是介于[0,1]之间的,为…

收入囊中 使用4种不同的方法进行直方图比較 葵花宝典 要比較两个直方图, 首先必需要选择一个衡量直方图相似度的对照标准.也就是先说明要在哪个方面做对照. 我们能够想出非常多办法,OpenCV採用了下面4种 公式也都不难,我们自己就能实现. d越小,表示差异越低,两幅图像越接近,越相似 初识API C++: double compareHist(InputArray H1, InputArray H2, int method) C++: double compareHist(const Spars…

收入囊中 在http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/25505315这里,我们已经学习了怎样利用反向投影和meanshift算法来在图像中查找给定模版图片的位置.meanshift针对的是单张图像,在连续图像序列的跟踪中.camshift(Continuously Adaptive Mean-SHIFT)是一种著名的算法.但在这里.我们先不讨论camshift,而是先讨论最简单的模版匹配. 模版匹配算法 opencv normalize…

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/27979267 收入囊中 在图片中找到轮廓而且描绘轮廓 使用多边形.圆,椭圆来逼近我们的轮廓 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWJjZDE5OTI3MTln/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/C…

一,概念: Hough变换用于在图像中检测特定性状,如线,圆,矩形等,广泛用于图像识别领域. 二,原理: 1,Hough变换直线检测: 一条直接的方程可表示为:y = a*x + b ,当a,b固定时直线固定,在图像中可任意取两个不同的x,计算得到相应y则可绘制出这条直线. 而直线检测,则是上述过程的逆过程:已知一系列的点,求取a,b参数的过程. b = –x*a+y 这里表示对于任意的点(x0,y0),在参数空间Space(a,b)中有一条对应的直线: b = –x0 * a + y0 ,所以…

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.38Hough变换直线检测  [函数名称] Hough 变换直线检测         HoughLineDetect(WriteableBitmap src, int threshould) [算法说明]   Hough变换是数字图像处理中一种常用的几何形状识别方法,它可以识别直线,圆,椭圆,弧线等 等几何形状,其基本原理是利用图像二维空间和Hough参数空间的点-线对偶性,把图像空间中的形 状检测问题转换到Hough的参数空间中去,最终…

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至参数空间,变换公式如下: 变换以后,图像空间与参数空间存在以下关系: 图像空间中的一点在参数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点对应于参数空间交于一点的各条曲线. 下面使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检测. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Canny…

(I)直线篇 1 直线是如何表示的?对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,常见的有点斜式,两点式两种表示方法.然而在hough变换中,考虑的是另外一种表示方式:使用(r,theta)来表示一条直线.其中r为该直线到原点的距离,theta为该直线的垂线与x轴的夹角.如下图所示. 2 如果坐标系中有多个点,又怎样识别出哪些点在一条直线上呢?使用hough变换来检测直线的思想就是:为每一个点假设n个方向的直线,通常n=180,此时检测的直线的角度精度为1°,分别计算这n条直线的(r,theta)坐标…

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至參数空间.变换公式例如以下: 变换以后,图像空间与參数空间存在下面关系: 图像空间中的一点在參数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点相应于參数空间交于一点的各条曲线. 以下使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检測. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Can…

引入 近期看到2015年数学建模A题太阳影子定位中的第四问,需要根据附件中视频里的直杆的太阳影子的变化确定拍摄地点.其实确定拍摄地点这个问题并不是十分困难,因为有前三问的铺垫,我们已经得出了太阳影子长度和观测地点的经纬度.时间.直杆高度四个参数之间的关系:所以我们只要知道了直杆太阳影子的长度就可以通过问题2中的优化模型求解出拍摄地点的经纬度了.但是本题难就难在,如何确定视频中直杆的太阳影子的长度? ---- 求解 首先想到的是:将视频处理后,能否通过手动标示像素点来确定直杆的太阳影子的长度,因为…

本文原创,如转载请注明出处. Hough Transform 是一种能提取图像中某种特定形状特征的方法,可以将其描述成一种把图像空间中的像素转换成Hough空间中直线或曲线的一种映射函数.通过利用Hough空间的一些性质,我们可以找到并识别一些有共同特性的点(如在同一条直线上).这样我们就得到足够的信息去画出这些图形(如直线).其输入图像通常为二值边缘图像. 1.原理: 图像空间是所有像素所属于的图像的空间.Hough空间是一种变量混合空间,实际上它与图像相关但是却不存在物理实质性. 我们可以把…

Hough变换原理 一.简单介绍 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.Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性,将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点.这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题.也即把检测整体特性转化为检测局部特性.比如直线.椭圆.圆.弧线等. 二.Hough变换的基本思想 设已知一黑白图像上画了一条直线,要求出这条直线所在的位置.我们知道,直线的方程可以用y=k*x+b 来表示,其中k和b是参数,…

参考:http://blog.163.com/yuyang_tech/blog/static/21605008320130233343990/ 这篇介绍的基本思想. http://www.cnblogs.com/AndyJee/p/3805594.html 这篇总结的不错,我借用一下: 图像空间中的在同一个圆,直线,椭圆上的点,每一个点都对应了参数空间中的一个图形,在图像空间中这些点都满足它们的方程这一个条件, 所以这些点,每个投影后得到的图像都会经过这个参数空间中的点.也就是在参数空间中它们会…

霍夫曼变换(Hough Transform)的原理 霍夫曼变换是一种可以检测出某种特殊形状的算法,OpenCV中用霍夫曼变换来检测出图像中的直线.椭圆和其他几何图形.由它改进的算法,可以用来检测任何形状的图形. 传统Hough变换 : 枚举统计法 找到通过足够多数量的像素点的所有直线,它分析每个单独的像素,并识别出所有的可能经过它的直线. 当同一条直线穿过许多点,便意味着这条线的存在足够明显. 累加器 累加器就是用来记录某条直线被识别了多少次,霍夫曼最直接的想法是,计算所有可能的直线,找出重复数…

Hough变换-理解篇 霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术,它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体.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Paul Hough 首次提出[53],后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用[54],经典霍夫变换用来检测图像中的直线,后来霍夫变换扩展到任意形状物体的识别,多为圆和椭圆. 霍夫变换运用两个坐标空间之间的变换…

查找图像中椭圆轮廓的快速随机hough变换 图像中椭圆轮廓的查找在视频监控等领域有着广泛的应用,经典hough变换给我们提供了一种查找各种图形轮廓的方法,特别是在直线查找方面具有非常高的精确度.但是由于经典hough变换的基本原理是将图像空间转换到参数空间,所以对于椭圆这种参数较多的图形轮廓来说计算量较大,实时性有所降低. 随机hough变换是经典hough变换的一个变型,这种算法在查找直线.圆以及椭圆等方法都具有较高的鲁棒性.从Range的角度来看,随机hough变换的本质就是一种基于可更新模…

1.算法思想 边缘检测比如canny算子可以识别出图像的边缘,但是实际中由于噪声和光照不均匀等因素,很多情况下获得的边缘点是不连续的,必须通过边缘连接将他们转换为有意义的边缘.Hough变化是一个重要的检测间断点边界形状的方法,它通过将图像坐标空间变化到参数空间来实现直线和曲线的拟合. 霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出,后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用,经典霍夫变换用来检测图像中的直线,后来霍夫变换扩展到任意形状物体的识别,多为圆和椭圆.…

识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 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),即完成了尺度不变. 二.在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上的方向作为主方向:而SURF则选择圆形邻域,并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向,以主方向对齐即完成旋转不变…

img: 待检测的图像. threshold: 阈值,可先项,默认为10 line_length: 检测的最短线条长度,默认为50 line_gap: 线条间的最大间隙.增大这个值可以合并破碎的线条.默认为10 返回: lines: 线条列表, 格式如((x0, y0), (x1, y0)),标明开始点和结束点. 下面,我们用canny算子提取边缘,然后检测哪些边缘是直线? import skimage.transform as st import matplotlib.pyplot as pl…

图像测量和机器视觉作业: 提取图像中的直线和点的位置坐标,将其按一定顺序编码存入一文本文件,并在原图像上叠加显示出来. 下午实验了一下: 程序环境:vs2013(活动平台为x64)+opencv3.1 (活动平台也要改) 程序运行时会在程序源文件目录下生成: 1)textRecord.txt文件,记录检测到的直线和圆的信息: 2)hough_trans.bmp文件,为在原图上标记有检测到直线和圆的图像: 3)canny_result.bmp文件,为在边沿提取的图上标记提取的直线,还可以调节阈值,…