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

 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

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

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

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

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

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf8 import cv2 import numpy as np img_origin = cv2.imread("../data/circle.jpg") img_gray = cv2.cvtColor(img_origin, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 低同滤波进行平滑图像 img = cv2.medianBlur(img_gray, 5) cim

无意中被问到代码执行效率的问题,那就总结一下检测代码执行效率的几种方式: 一.装饰器 在函数上加装饰器,来得到函数的执行时间. def cst_time(func, *args, **kwargs): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() ret = func(*args, **kwargs) end = time.time() timestrap = end -start print('function %s running tim

很多朋友为了学习python.ML(机器学习).DL(深度学习).opencv等花费了大量时间配置安装环境(一个朋友花了4天时间才配置好)各种搜索.下载.安装配置,出问题等. 市面上的配置资料很多,选择也成为了难题,实际上呢,很多高效的方法提供给了我们,比如一些集成套件等.本文基于对大量资料的查询.对比和验证,发现利用现有资源,搭建集成开发环境约30分钟(网速够快),具体方法分享出来,方便大家学习,减少时间和人力付出,提升效率.本文搭建的环境,包括了opencv的人脸检测.识别(opencv_c

进行霍夫圆变换中有一个API:HoughCircles(). 第五个参数为double类型的minDist(),为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离,即让算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离.这个参数如果设置太小,多个相邻的圆可能被错误的检测成了一个重合的圆.反之,如果设置太大,某些圆就不能检测出来. 第七个参数,它越小,就越可以检测到更多根本不存在的圆,而它越大的话,能通过检测的圆就更加接近完美的圆形了. #include<opencv2/opencv.hpp> using name

霍夫圆变换原理 霍夫圆变换的基本原理与霍夫线变换(https://www.cnblogs.com/bjxqmy/p/12331656.html)大体类似. 对直线来说,一条直线能由极径极角(r,θ)表示,而对于圆来说,我们需要三个参数:圆心(a,b),半径 r. 笛卡尔坐标系中圆的方程为: 化简便可得到: 对于(x0,y0),我们可以将通过这一点的所有圆统一定义为: a = x0 - r·cosθ b = y0 - r·sinθ 这就意味着每一组(a,b,r)代表一个通过点   的圆. 对于一个

通过sys 模块的sys_info可以返回当前python 的版本信息, 其返回值是一个元组, 比如(2, 6, 6, 'final', 0); 表示当前版本为2.6.6 , 我们可以利用这个变量的值判断python版本: #!/usr/bin/python import sys if sys.version_info < (2, 7): sys.stdout.write("At least python 2.7 is required\n") sys.exit(1) 如果Pyt

crontab -e */ * * * * /data/log_realtime/check.sh > /data/log_realtime/check.log >& * * /data/jx3log_import_realtime/shutdown.sh 说明:每3分钟检查一次进程是否存在,每个月1号0点1分杀掉进程,重启 check.sh cd $(dirname $0) source ~/.bash_profile SYSTEM_TIME=`date '+%Y-%m-%d %T'

为runner.py实现一个函数,检测是否有其他的runner.py进程在正在执行? 除主要用到os模块,还用到了第三方模块psutil

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/qq/circle.png"); //Mat src = imread("f:/images/qq/yezi.png"); if (src.

写在文章前 这些天因为工作需要要学习图像检测,笨笨的我啥都不会要盯着OpenCV重头开始学(:′⌒`),甚至查资料能力都很弱弱〒▽〒 夸一下我最好的男票(*^▽^*)  男盆友也不是做图像处理的 但是心疼我的笨("'▽'") 让我把要求给他(っ•̀ω•́)っ✎⁾⁾  他放下手中的游戏 花了一两天给我做出来然后写了份详细说明书φ(>ω<*) 当然是记下来 ٩(๑❛ᴗ❛๑)۶ ٩꒰▽ ꒱۶⁼³₌₃ 学习去咯 一．简介: 初次使用python的你一定感受到了python的便捷.作

在极坐标中,圆的表示方式为: x=x0+rcosθ y=y0+rsinθ 圆心为(x0,y0),r为半径,θ为旋转度数,值范围为0-359 如果给定圆心点和半径,则其它点是否在圆上,我们就能检测出来了.在图像中,我们将每个非0像素点作为圆心点,以一定的半径进行检测,如果有一个点在圆上,我们就对这个圆心累加一次.如果检测到一个圆,那么这个圆心点就累加到最大,成为峰值.因此,在检测结果中,一个峰值点,就对应一个圆心点. 霍夫圆检测的函数: skimage.transform.hough_circle

对于我这种习惯了 Java 这种编译型语言,在使用 Python 这种动态语言的时候,发现错误经常只能在执行的时候发现,总感觉有点不放心. 而且有一些错误由于隐藏的比较深,只有特定逻辑才会触发,往往导致需要花很多时间才能将语法错误慢慢排查出来.其实有一些错误是很明显的,假如能在写程序的时候发现这些错误,就能提高工作效率. 这时候 Python 静态语法检查工具就出现了. pep8/pycodestyle   PEP(Python Enhancement Proposal)的缩写,翻译过来就是 P

python读写文件的api都很简单,一不留神就容易踩"坑".笔者记录一次踩坑历程,并且给了一些总结,希望到大家在使用python的过程之中,能够避免一些可能产生隐患的代码. 1.read()与readlines(): 随手搜索python读写文件的教程,很经常看到read()与readlines()这对函数.所以我们会常常看到如下代码: with open(file_path, 'rb') as f: sha1Obj.update(f.read()) or with open(fil

本系列博客介绍以python+pygame库进行小游戏的开发.有写的不对之处还望各位海涵. 上一个博客我们一起学习了pygame中的Sprite模块和如何加载动画:http://www.cnblogs.com/msxh/p/5013555.html 这次我们来一起学习pygame中的冲突检测技术. pygame支持非常多的冲突检测技术,我们来一一的看一下他们是如何使用的: 一.精灵与精灵之间的冲突检测 1.两个精灵之间的矩形检测 在只有两个精灵的时候我们可以使用pygame.sprite.col