http://blog.csdn.net/on2way/article/details/47028969 http://blog.csdn.net/mokeding/article/details/19615873

图像测量和机器视觉作业: 提取图像中的直线和点的位置坐标,将其按一定顺序编码存入一文本文件,并在原图像上叠加显示出来. 下午实验了一下: 程序环境:vs2013(活动平台为x64)+opencv3.1 (活动平台也要改) 程序运行时会在程序源文件目录下生成: 1)textRecord.txt文件,记录检测到的直线和圆的信息: 2)hough_trans.bmp文件,为在原图上标记有检测到直线和圆的图像: 3)canny_result.bmp文件,为在边沿提取的图上标记提取的直线,还可以调节阈值,

img: 待检测的图像. threshold: 阈值,可先项,默认为10 line_length: 检测的最短线条长度,默认为50 line_gap: 线条间的最大间隙.增大这个值可以合并破碎的线条.默认为10 返回: lines: 线条列表, 格式如((x0, y0), (x1, y0)),标明开始点和结束点. 下面,我们用canny算子提取边缘,然后检测哪些边缘是直线? import skimage.transform as st import matplotlib.pyplot as pl

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

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

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

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

(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

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

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,

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

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

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

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

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

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,

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.

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

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

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编