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

[题目链接]:http://poj.org/problem?id=1981 [题意] 给你n个点(n<=300); 然后给你一个半径R: 让你在平面上找一个半径为R的圆; 这里R=1 使得这个圆覆盖的点的数目最多; [题解] 最少会有一个点; 考虑两个点的情况; 枚举任意两个点在圆上; 考虑最极端的情况; 就是这两个点都在圆的边上;(这样圆心就尽可能地远离它们俩了,以求让这个圆覆盖更多的点); 然后求出这个时候这时的圆心的坐标; 然后看看其他的在这个圆内的点的数目就好; 圆心的话只要求一边的圆心

  数学思想:利用圆方程和直线方程 已知两点坐标和半径求圆心坐标程序 #include <iostream> #include <fstream> #include <cmath> using namespace std; ofstream fout; typedef struct { double x; double y; }Point; double Y_Coordinates(double x,double y,double k,double x0);//4个参数

问题: 已知圆上三个点坐标分别为(x1,y1).(x2,y2).(x3,y3) 求圆半径R和圆心坐标(X,Y) X,Y,R为未知数,x1,y1,x2,y2,x3,y3为常数 则由圆公式:(x1-X)²+(y1-Y)²=R²      (1)式(x2-X)²+(y2-Y)²=R²      (2)式(x3-X)²+(y3-Y)²=R²      (3)式(1)-(2),就是左边减左边,右边减右边,得到x1²-2Xx1+X²+(y1²-2Yy1+Y²)-(x2²-2Xx2+X²)-(y2²-2Yy2

OpenCVSharp是OpenCV的.NET wrapper,是一名日本工程师开发的,项目地址为:https://github.com/shimat/opencvsharp. 该源码是 BSD开放协议,BSD开源协议是一个给于使用者很大自由的协议.基本上使用者可以”为所欲为”,可以自由的使用,修改源代码,也可以将修改后的代码作为开源或者专有软件再发布或商业化销售. 1.OpenCVSharp的下载 可以直接从上面的github上下载源码,自行编译引用: 也可用vs中的nuget包管理器下载:

/** 日期:2015-10-15 版本: 1.0.0 -------------------------------------------------------------- 功能说明 -------------------------------------------------------------- 根据IOS视图中圆组件的中心点(x,y).半径(r).圆周上某一点与圆心的角度这3个 条件来计算出该圆周某一点在IOS中的坐标(x2,y2). 注意: (1)IOS坐标体系与数学坐标

// define head function #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxmat.hpp" #include "cxcore.hpp&quo

struct PT3 { double x, y, z; }; int solveCenterPointOfCircle(std::vector<PT3> pt, double centerpoint[]) { double a1, b1, c1, d1; double a2, b2, c2, d2; double a3, b3, c3, d3; ].x, y1 = pt[].y, z1 = pt[].z; ].x, y2 = pt[].y, z2 = pt[].z; ].x, y3 = pt

1. 可以写成一个矩阵的形式,也可以写成向量的形式: b 为选转角度加pi/2 x1 = x cos(b) - ysin(b) ;  y1 = x sin(b) + y cos(b).

1.      void ellipse(InputOutputArray img, Point center, Size axes, double angle, double startAngle, double endAngle, const Scalar& color, int thickness = 1,   int lineType = LINE_8, int shift = 0); ellipse函数将椭圆画到图像 lmg 上, 椭圆中心为点center,并且大小位于矩形 axes

绘制线段:line 函数 void line(Mat& img, Point pt1, Point pt2, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0); img: 要绘制线段的图像. pt1: 线段的起点. pt2: 线段的终点. color: 线段的颜色,通过一个 Scalar 对象定义. thickness: 线条的宽度,默认值为 1. lineType: 线段的类型.可以取值 8,4,和 LI

<img src="images/02.gif" title="flower" usemap="#mm" /> <map name="mm" id="mm"> <area shape="circle" coords="50,50,20" href="http://www.baidu.com/" /> <ar

题目相对简单: package naizi; public class Circle { //私有成员及构造方法 private Point center; private int r; Circle(int rr,Point Cc){ this.r=rr; this.center=Cc; } public void showInfo(){ //打印信息 System.out.println("center=("+center.getx()+","+center.g

 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

摘要:本文详细介绍了OpenCV绘制几何图形的方法,利用cv2.line().v2.circle().cv2.rectangle().cv2.ellipse().cv2.polylines().cv2.putText()函数实现. 本文分享自华为云社区<[Python从零到壹] 三十五.图像处理基础篇之OpenCV绘制各类几何图形>,作者:eastmount. 一.绘制直线 在OpenCV中,绘制直线需要获取直线的起点和终点坐标,调用cv2.line()函数实现该功能.该函数原型如下所示: i

opencv 常用的数据结构和函数 颜色空间转换函数 cvtColor 函数 cvtColor 函数是opencv 中的颜色空间转换函数.可以实现rgb向hsv hsi等颜色空间的转换,也可以转换成灰度图像 原型:void cvtColor (InputArray src,OutArray dst,int code,int dstCn =0);src :输入图像dst:输出图像code:颜色转换空间标示dstCn:目标图像的通道数 若该参数为0 则为目标图像的通道数 cvtColor 函数标识符

常用的绘图函数有: cv2.line()       cv2.circle()        cv2.rectangle()      cv2.ellipse()       cv2.putText() 上面所有的这些绘图函数需要设置下面这些参数:• img:你想要绘制图形的那幅图像.• color:形状的颜色.以 RGB 为例,需要传入一个元组,例如:(255,0,0)代表蓝色.对于灰度图只需要传入灰度值.• thickness:线条的粗细.如果给一个闭合图形设置为 -1,那么这个图形就会被填

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:大Z 在图像中我们经常需要用到将某个局部特征画出来,比如物体检测,物体追踪等等,今天来看看有哪些好玩的绘图工具吧! ▼画线 首先要为画的线创造出环境,就要生成一个空的黑底图像.我们使用numpy进行实验: import cv2 import numpy as np img=np.zeros((512,512,3), np.uint8) cv2.imshow("img

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 1,简单几何图像绘制 简单几何图像一般包括点,直线,矩阵,圆,椭圆,多边形等等. 下面学习一下 opencv对像素点的定义.图像的一个像素点有1或3个值,对灰度图像有一个灰度值,对彩色图像有3个值组成一个像素值,他们表现出不同的颜色. 其实有了点才能组成各种多边形,才能对多边形进行轮廓检测,所以下面先练

创建一个窗口#zeros(shape,dtype=float,order='C')#shape:形状,dtype:数据类型,可选参数,默认numpy.float64img = np.zeros((500,500,3),np.uint8) 读取图片: img=cv.imread('图片路径',flag);--彩色一般都是原图 flag=-1时,8位深度,原通道--原图 flag=0,8位深度,1通道--黑白 flag=1,   8位深度  ,3通道(彩色) flag=2,原深度,1通道--黑白 f