霍夫圆检测原理 从平面坐标到极坐标转换三个参数 假设平面坐标的任意一个圆上的点,转换到极坐标中: 处有最大值,霍夫变换正是利用这个原理实现圆的检测. cv::HoughCircles 因为霍夫圆检测对噪声比较敏感,所以首先要对图像做中值滤波. 基于效率考虑,Opencv中实现的霍夫变换圆检测是基于图像梯度的实现,分为两步: . 检测边缘,发现可能的圆心 . 基于第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径大小 HoughCircles( InputArray image, // 输入图像 ,必须是8

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

一.霍夫线变换 霍夫线变换是OpenCv中一种寻找直线的方法,输入图像为边缘二值图. 原理: 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示, 例如: 1.在 笛卡尔坐标系: 可由参数: (m,b) 斜率和截距表示. 2.在 极坐标系: 可由参数: 极径和极角表示.  对于霍夫变换,我们将用 极坐标系 来表示直线. 因此,直线的表达式可为: 化简后得: 一般来说对于点 , 我们可以将通过这个点的一族直线统一定义为:  这就意味着每一对 代表一条通过点  的直线. 如果对于一个给定点 我们在极坐标对极径极

http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557 本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylif

在本篇文章中,我们将一起学习opencv中霍夫变换相关的知识点,以及了解opencv中实现霍夫变换的HoughLines,HoughLinesP函数的使用方法,实现霍夫圆变换的HoughCircles函数的使用方法. 先尝鲜一下其中一个示例程序的运行截图: 一.引言 在图像处理和计算机视觉领域中,如何从当前的图像中提取所需要的特征信息是图像识别的关键所在.在许多应用场合中需要快速准确的检测出直线或者圆.其中一种非常有效的解决问题的方法是霍夫(Hough)变换,其为图像处理中从图像识别几何形状的基

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中.我们一起探讨了Ope

Atitit   图像处理 平滑 也称 模糊, 归一化块滤波.高斯滤波.中值滤波.双边滤波) 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法 用途 去噪 去雾 各种线性滤波器对图像进行平滑处理,相关OpenCV函数如下: 归一化块滤波器 (Normalized Box Filter) § 最简单的滤波器, 输出像素值是核窗口内像素值的 均值 ( 所有像素加权系数相等) § 高斯滤波器 (Gaussian Filter) § 最有用的滤波器 (尽管不是最快的). 高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与 高斯

基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点. 方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数

来源: 1.https://ww2.mathworks.cn/help/images/ref/fspecial.html?searchHighlight=fspecial&s_tid=doc_srchtitle#d117e81237 2.https://www.cnblogs.com/leegod/p/8202731.html 简单的原理: 基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函

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

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice "平滑处理"(smoothing)也称"模糊处理"(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真.在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目

void CCVMFCView::OnBlurSmooth()//邻域均值滤波 { IplImage* in; in = workImg; IplImage* out = cvCreateImage(cvGetSize(in),IPL_DEPTH_8U,workImg->nChannels); cvSmooth(in,out,CV_BLUR,3,workImg->nChannels);  //  简单平均 m_dibFlag=imageReplace(out,&workImg); In

图像滤波,指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像与处理中不可缺少的操作. 邻域算子,指利用给定像素及其周围的像素值,决定此像素的最终输出值的一种算子.线性邻域滤波器就是一种常见的邻域算子,像素的输出值取决于输入像素及其周围像素的加权和,权重是邻域算子相应位置上的值. 线性滤波概念: 原始数据与滤波结果是一种算术运算,即用加减乘除等运算实现,如均值滤波器(模板内像素灰度值的平均值).高斯滤波器(高斯加权平均值)等. 非线性滤波概念: 原始数据与滤波结果是一种逻辑关系,即用

高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程.每个像素点的值,都由其本身和邻域内的其它像素值经过加权平均后得到.高斯滤波的详细操作是:用一个模板(或称卷积.掩模)扫描图像中的每个像素.用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值. #滤波去噪 lbimg=cv2.GaussianBlur(newimg,(3,3),1.8) cv2.imshow('src',newimg) cv2.imshow('dst',lbimg) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWin

1.图像滤波算法(cv2) https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/80822270 2.

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void help() { cout << "\nThis program demonstrates line finding with the Hough

原文:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7785365 邻域滤波(卷积)   邻域算子值利用给定像素周围像素的值决定此像素的最终输出.如图左边图像与中间图像卷积禅城右边图像.目标图像中绿色的像素由原图像中蓝色标记的像素计算得到. 通用线性邻域滤波是一种常用的邻域算子,输入像素加权得到输出像素: 其中权重核   为“滤波系数”.上面的式子可以简记为: [方框滤波] 最简单的线性滤波是移动平均或方框滤波,用 窗口中的像素值平均后输出,核

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

正如我们上一篇文章中讲到的,线性滤波可以实现很多种不同的图像变换.然而非线性滤波,如中值滤波器和双边滤波器,有时可以达到更好的实现效果. 邻域算子的其他一些例子还有对 二值图像进行操作的形态学算子,用于计算距离变换和寻找连通量的半全局算子 一.理论与概念讲解--从现象到本质 1.1 非线性滤波概述 之前的那篇文章里,我们所考虑的滤波器都是线性的,即俩个信号之和的响应和他们各自响应之和相等.换句话说,每个像素的输出值是一些输入像素的加权和,线性滤波器易于构造,并且易于从频率响应角度来进行分析. 其