简介: 1.霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换原理类似,只是点对应的二维极径.极角空间被三维的圆心和半径空间取代.在标准霍夫圆变换中,原图像的边缘图像的任意点对应的经过这个点的所有可能圆在三维空间用圆心和半径这三个参数来表示,其对应一条三维空间的曲线.对于多个边缘点,点越多,这些点对应的三维空间曲线交于一点的数量越多,那么他们经过的共同圆上的点就越多,类似的我们也就可以用同样的阈值的方法来判断一个圆是否被检测到,这就是标准霍夫圆变换的原理, 但也正是在三维空间的计算量大大增加的原因,标准霍夫圆变化…

x #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src, src_gray, dst; src = imread("test1.jpg"); char INPUT_TITLE[] = "inpu…

检测边缘和轮廓不仅重要,还经常用到,它们也是构成其他复杂操作的基础. 直线和形状检测与边缘和轮廓检测有密切的关系. 霍夫hough 变换是直线和形状检测背后的理论基础.霍夫变化是基于极坐标和向量开展的,常规的直线是二维平面直角坐标上建立的 y = kx + b 该直线的参数 k.b 存在有负值,负值则不便于计算(有资料这样撰写的,没有深究,就以此为参考吧),对于极坐标而言,其表达式为 r=x * cosθ + y * sinθ 参数r.θ均可以为正数(极坐标r值永远是大于等于0的数,θ就可以用0…

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫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,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得…

霍夫直线变换介绍 霍夫圆检测 现实中: example import cv2 as cv import numpy as np # 关于霍夫变换的相关知识可以看看这个博客:https://blog.csdn.net/kbccs/article/details/79641887 def line_detection(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertur…

目录: (一)霍夫圆检测原理 (二)代码实现 (一)霍夫圆检测原理 (二)代码实现 1 #霍夫圆检测 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 5 def detect_circles_demo(image): 6 dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, 10, 100) #边缘保留滤波EPF 7 cimage = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_RGB2GRAY) 8 circles = cv.H…

opencv直线检测在c#.Android和ios下的实现方法 本文为作者原创,未经允许,不得转载 :原文由作者发表在博客园:http://www.cnblogs.com/panxiaochun/p/5512142.html c#实现方法 LineSegment2D[][] lines = rgbRect.HoughLines(10, 150, 10, (Math.PI), 10, 0, 50); for (int i = 0; i < lines[0].Length; i++) { rgbIm…

条形码是当前超市和部分工厂使用比较普遍的物品,产品标识技术,使用摄像头检测一张图片的条形码包含有两个步骤,第一是定位条形码的位置,定位之后剪切出条形码,并且识别出条形码对应的字符串,然后就可以调用网络,数据库等手段快速进行后续处理. 条形码识别要考虑到条形码的特点,本文针对的是条形码在图片中的位置相对垂直,没有各种倾斜的那种条形码,如下图所示 要定位首先要检视这种条形码的特点,这种图像在X方向上的梯度肯定很明显,同时,Y方向的梯度就没这么明显,所以第一步,我们应该将图像的灰度图像分别计算梯度,用…

OpenCV矩形检测 需求:提取图像中的矩形,图像存在污染现象,即矩形区域不是完全规则的矩形. 思路一:轮廓法 OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>.外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数. 该方法的问题,得到的轮廓并不规则,(1)如何变成规则的长方形?直接取包围盒?(2)斑点状的边缘区域太多?…

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715 人脸识别热门,表情识别更加.但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法. Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequential式.Model式)解读(二) 3.keras系列︱图像…