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,

相比C++而言,Python适合做原型.本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库,以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处.这篇文章介绍在Python中使用OpenCV的霍夫变换检测直线. 提示: 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文介绍在OpenCV-Python中使用霍夫变换检测直线的方法. 本文不介详细的理论知识,读者可从其他资料中获取相应的背景知识.笔者推荐清华大学出版社的<图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版) >. 霍夫变换 Hough变换是经典的检测直

通常这是一幅边缘图像,比如来自 Canny算子.cv:: Houghlines函数的输出是cV::Vec2f向量,每个元素都是一对代表检测到的直线的浮点数(p,0).在下例中我们首先应用 Canny算子获取图像轮廓,然后基于霍夫变换检测直线 这个函数的的表达直线的方式用的不习惯的话可以用下面这个. HoughLinesP函数的原型为: void HoughLinesP(InputArray image,OutputArray lines, double rho, double theta, in

1.matlab允许向量(和矩阵)合并,且matlab提供了两种合并方式,[a,b]和[a;b],两者的结果是不一样的. a=rand(2,3): b=rand(2,3): c=[a;b]: d=[a,b]: c的结果是将b整体合并到a 的下边,而d的结果是整体将b合并到a 的右边. 2.创建等差向量组 a=[1:2:11] 注意涉及到向量内部对应数据之间的运算时一定要用点运算符号,(.)例如,求表达式b=a^2时应该写作 b=a.^2 也可以利用linspace来创建等差向量,linspace

1: %% merge.m 2: %%%%Main程序%%%%%% 3: %%%%%% 4: %%%%%%本程序合并完各个子文件夹中的txt到主文件目录下,并且合并的文件以子文件夹名字命名 5: %%%%%%同时,每次合并时,如果主文件夹已存在某一个子文件夹名字A的txt文件,那么此次合并,将把当前 6: %%%%%%这个子文件夹A中所有的txt文件追加到子文件夹A.txt文件的末尾处. 7: clear; 8: clc; 9: % MainFolder='D:\Master-FTP\磁流变阻尼

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

程序功能: 1.读入wav下的所有音频 2.每个音频截取前0.6秒 3.合并每个音频 clear all; cd = 'wav'; waveFiles = dir(fullfile(cd,'*.wav')); len = size(waveFiles,1); Z = []; for i = 1:len fileName = [cd '/' waveFiles(i).name]; disp(fileName); [X, fs] = audioread(fileName); X=X( ( 1 : i

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 % %%

a=cell(1,2);a{1}=zeros(1,2);a{2}=zeros(2,2); b=cell(1,2);b{1}=zeros(1,3);b{2}=zeros(1,3);aa=[a,b]   %注意 这里是方括号

石子合并-直线版 (点击此处查看题目) 朴素写法 最简单常见的写法就是通过枚举分割点,求出每个区间合并的最小花费,从而得到整个区间的最小花费,时间复杂度为O(n^3),核心代码如下: ; i < n; i++) { ; j + i <= n; j++) { int e = j + i; dp[j][e] = inf; <= e; k++) { dp[j][e] = min(dp[j][e], dp[j][k] + dp[k + ][e] + sum[e] - sum[j - ]); }

主要内容: 霍夫变换的作用 霍夫变换检测直线的原理 霍夫变换检测圆的原理 OpenCV中的霍夫变换 1.霍夫变换检测直线原理 霍夫变换,英文名称Hough Transform,作用是用来检测图像中的直线或者圆等几何图形的. 一条直线的表示方法有好多种,最常见的是 ax+by+z=0 的形式,如果把b强行等于1,那么该形式变成了 y=mx+b. 假设有一幅图像,经过滤波,边缘检测等操作,变成了下面这张图的形状,怎么把这张图片中的直线提取出来.基本的思考流程是:如果直线ax+by=1在图片中,那么图

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

霍夫变换 霍夫变换是1972年提出来的,最开始就是用来在图像中过检测直线,后来扩展能检测圆.曲线等. 直线的霍夫变换就是 把xy空间的直线 换成成 另一空间的点.就是直线和点的互换. 我们在初中数学中了解到,一条直线可以用如下的方程来表示:y=kx+b,k是直线的斜率,b是截距. 我们转换下变成:b=-kx+y.我们是不是也可以把(k,b)看作另外一个空间中的点?这就是k-b参数空间. 这样,我们就把一条x-y直线用一个(k,b)的点表示出来了. 我们看到,在x-y图像空间中的一个点,变成了k-

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.

1.OpenCV4环境搭建 VS2017新建一个控制台项目 配置包含目录 配置库目录 配置链接器 配置环境变量 重新启动VS2017 2.第一个图像显示程序 main.cpp #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/images

Atitit 图像处理知识点体系知识图谱 路线图attilax总结 v4 qcb.xlsx 分类 图像处理知识点体系 v2 qb24.xlsx 分类 分类 理论知识 图像金字塔 常用底层操作 卷积扫描 滤镜 素描滤镜 理论知识 高斯金字塔,拉普拉斯金字塔 常用底层操作 扫描线扫描 滤镜 毛玻璃 理论知识 Harris角点 常用底层操作 像素扫描 滤镜 油画 理论知识 纹理 常用底层操作 滤镜 像素画 理论知识 Bezier曲线 常用底层操作 截取 滤镜 其他滤镜效果 理论知识 去除alpha通道

Atitit 图像处理知识点  知识体系 知识图谱v2 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). Hough变换原理 霍夫变换的应用是很广泛的,比如我们要做一个支票识别的任务,假设支票上肯定有一个红颜色的方形印章,我们可以通过霍夫变换来对这个印章进行快速定位,在配合其它手段进行其它处理.霍夫变

Atitit 图像处理知识点  知识体系 知识图谱 图像处理知识点 图像处理知识点体系 v2 qb24.xlsx 基本知识图像金字塔op膨胀叠加混合变暗识别与检测分类肤色检测other验证码生成 基本知识卷积扫描op高斯模糊叠加混合颜色简单识别与检测分类ocr文字检测other动态按钮背景 基本知识扫描线扫描op灰度化叠加混合普通叠加识别与检测分类人脸检测other字体扣除 基本知识像素扫描op截取叠加混合识别与检测分类胸部检测other字体合成 基本知识去除alpha通道op相似度判断叠加混合

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

找茬外挂制作 找茬游戏大家肯定都很熟悉吧,两张类似的图片,找里面的不同.在下眼神不大好,经常瞪图片半天也找不到区别.于是乎决定做个辅助工具来解放一下自己的双眼. 一.使用工具 Qt:主要是用来做界面的 OpenCV: 用于图像处理 C++: 基本实现语言 Qt中OpenCV的配置在[QT]OpenCV配置中讲过了,不会配置的可以看看. 二.实现方案 我要做一个通用的找茬辅助工具,即可以在所有PC找茬游戏中使用.这意味着我们不能通过获取游戏窗口句柄来定位游戏界面.那怎么办呢?灵光一闪,我想到了截图