最近在看有关特征提取的线特征,暑期就看了相关的论文:<基于点线综合特征的双目视觉SLAM方法_谢晓佳>,最近呢,把里面有关线特征提取LSD和描述子LBD的代码跑了一遍,记录如下: [1]LSD: a Line Segment Detector线段检测器 LSD是一种局部提取直线的算法,速度比Hough要快. LSD是一种直线检测分割算法,它能在线性的时间内得出亚像素级精度的检测结果.该算法被设计成可以在任何数字图像上都无需参数调节.它可以自己控制误检的数量:平均而言,每张图有一个误检. 有几篇

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,

(1)线段检测应用背景 (2)线段检测原理简介 (3)线段检测实例 a line segment detector (4)hough 变换和 lsd 的区别 ---------------------author:pkf ------------------------------time:2015-1-26 -----------------------------------------qq:1327706646 (1)线段检测应用背景 线段检测在高铁电机机车顶部图像检测系统中有很大应用,像

霍夫变换——直线检测 考古debug,其实很久之前就解决的bug......一直忘记过来改文章....欸 =============================原文================================== 此处膜拜大神(学到很多):http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7724530 这个博客更了很多图像处理算法的底层实现解析,都很详细易懂,先mark ========================我是分割线

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

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

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

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

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,

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

本文为作者原创,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/mar-q/)by 负赑屃   //2017-04-21更新: 很多网友希望能得到源码,由于在公司做的,所以不太方便传出来.而且我估计很多人可能都是对OpenCV在AndroidStudio环境下配置的问题,给大家推荐一本书<Mastering OpenCV Android Application Programming>,中文版叫<深入OpenCV Android应用开发>,某宝有卖正版,书中有详细代码

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf8 import cv2 import numpy as np # 读入图像 img = cv2.imread("../data/line1.png") # 转为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 100) "&q

本次实验是检测图像中的直线,用到了HoughLines()和HoughLinesP()函数,其中HoughLinesP()称为累计概率霍夫变换,实验结果显示累计概率霍夫变换要比标准霍夫变换的效果好.具体的参数介绍书中网上都有,可参照此博客https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6881686.html #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<

cv2.HoughLines()函数是在二值图像中查找直线,cv2.HoughLinesP()函数可以查找直线段. cv2.HoughLinesP()函数原型: HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength=None, maxLineGap=None) image: 必须是二值图像,推荐使用canny边缘检测的结果图像: rho: 线段以像素为单位的距离精度,double类型的,推荐用1.0 theta:

霍夫线变换的原理 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示,有以下两种情况: ① 在笛卡尔坐标系中:可由参数斜率和截距(k,b)表示. ② 在极坐标系中:可由参数极经和极角(r,θ)表示. 对于霍夫线变换,我们将采用第二种方式极坐标系来表示直线,因此直线的表达式可为: 化简便可得到: 对于(x0,y0),我们可以将通过这一点的所有直线统一定义为: 这就意味着每一对  代表一条通过点  的直线. 对于一个给定点   ,我们可以在直角坐标系中,绘出所有通过它的直线(θ 为 x 轴,r 为 y 轴).最

function [hough_space,hough_circle,para] = hough_Circle(BW,step_r,step_angle,r_min,r_max,p) % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % input % BW:二值图像: % step_r:检测的圆半径步长 % step_angle:角度步长,单位为弧度 % r_min:最小圆半径 % r_max:最大圆半径 % p:以p*hough_space的最大值为阈值,p取0,1之间的数 % %%

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

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

问题描述 寻找英语试卷填空题的下划线,这个对后期的切图与自动 识别都比较重要. 解决思路 方法: 通过图像形态学操作来寻找直线,霍夫获取位置信息与显示. #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; #define IMAGE_PATH "D:/case3.png" ; ; con