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

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

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

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

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

(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,

PS:好久没更新,因为期末到了,拼命复习中.复习久了觉得枯燥,玩玩儿霍夫变换直线检测 霍夫变换的基本原理不难,即便是初中生也很容易理解(至少在直线检测上是这样子的). 霍夫变换直线检测的基本原理:(不配图了,自己在白纸上画画,理解更深刻) 一步一步来: 1.在白纸上画出一个直角坐标系,任意给出一个点: 2.那么,对于点(x0,y0),经过这个点的直线必定满足y0=k*x0+b, 其中k是直线的斜率,b是直线的截距: 3.上式可以化成b=y0-k*x0,  可以看作是以-x0为斜率,以y0为截距,

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

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

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.

作用 霍夫变换是常用的图像变换,用于在图像中寻找直线.圆.椭圆等这类具有相同特征的几何图形.在许多应用场合中,都需要实现对特定形状物体的快速定位,而霍夫变换由于其对方向和噪声不敏感,因此在这类应用中发挥着重要作用. 原理 霍夫变换最基本的思想通俗讲就是将图像中所有可能出现的几何图形位置进行遍历,以直线检测为例,就是在整幅图像中进行扫描所有可能的直线,看图像中的像素点对各直线的贡献.下面以直线为例,形象地进行介绍: 图 1.霍夫变换示意图 如图1所示,矩形点阵表示图像,黑色的点表示边缘的像素点.霍

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

简介: 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,那么就会得到直线的斜率k与常熟b,圆就会得到圆心与半径等等) 3.霍夫线变

参考大佬博文:blog.csdn.net/jia20003/article/details/7724530 lps-683.iteye.com/blog/2254368 openCV里有两个函数(比较常用)处理霍夫变换直线检测,有什么区别呢. CvHoughLine:是用于标准的霍夫变换方法 CvHoughLine2:可以使用三种霍夫变换的方法,分别是标准霍夫变换(SHT).多尺度标准霍夫变换(MSHT).累计概率霍夫变换(PPHT). 函数原型: CvSeq* cvHoughLines2( C

 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

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

目录: (一)原理 (二)代码(标准霍夫线变换,统计概率霍夫线变换) (一)原理 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,