图像腐蚀：图像腐蚀的作用就是去掉毛刺，一般用于二值图像。假设我们现在有一张二值图像：我们现在对上图进行腐蚀操作，去除文字周围的毛边。 在OpenCV中用于图像腐蚀的方法是cv2.erode(输入图像，卷积核，迭代次数）import cv2
import numpy as np
#读取图像
img = cv2.imread('Hello.png')
#写一个展示图像的方法
最近在matlab平台和opencv上都尝试了以下霍夫变换直线识别。发现matlab中可以通过设置相近直线距离和最小长度，去除一些角度相近、距离相近的直线；而opencv的houghline函数没有类似的功能，houghlinesP又不能直接返回rho、theta，总之无法自动剔除相近的直线(当然也很可能是我没用对)，于是自己写了下面的函数：功能大概是检测houghlines返回的参数列表，将th
提示：实际情况实际处理 文章目录前言一、图像处理二、直线检测代码分析片段分析1片段分析2完整代码 前言霍夫变换是图像处理必然接触到的一个算法，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，该方法可以进行圆，直线，椭圆等形状的检测。在车道线检测中，当初考虑的一个方案便是采用霍夫变换检测直线进行车道线提取。一、
近期在做一个小车视觉循线的项目。小车将沿着一条线行驶，并用自带的摄像头拍摄道路前方的道路，行驶过程会遇到钝角拐弯、弧线拐弯、直角拐弯这些特殊元素，小车需要在识别元素之后进行合理地转弯。 在网上看到大部分的循线方法主要是二值化之后遍历图像中的所有像素点
1 介绍本文主要介绍OpenCV自带的直线检测函数HoughLines()的用法，这个函数的第一个参数是一个二值化图像，所以在进行霍夫变换之前要首先进行二值化，或者进行Canny 边缘检测。第二和第三个值分别代表β 和 θ 的精确度。第四个参数是阈值，只有累加其中的值高于阈值时才被认为是一条直线，也可以把它看成能检测到的直线的最短长度（以像素点为单位）。返回值
对于一份试卷，我现在需要检测到填空题上面的横线。如下图： 很多人第一反应是霍夫直线检测，包括我也是想到用霍夫直线检测。然而事实并不尽如人意。因为在我的博客中并没有放上霍夫直线检测这一部分，所以，我用霍夫直线算法来检测试卷上的横线。霍夫直线检测：#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<math.h
1.最简单的霍夫变换是在图像中识别直线。在平面直角坐标系(x-y)中，一条直线可以用下式表示：y=kx+b。 这表示参数平面(k-b)中的一条直线。因此，图像中的一个点对应参数平面中的一条直线，图像中的一条直线对应参数平面中的一个点。对图像上所有的点作霍夫变换，最终所要检测的直线对应的一定是参数平面中直线相交最多的那个点。这
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2023-08-09 15:26:02
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目标• 理解霍夫变换的概念• 学习如何在一张图片中检测直线• 学习函数：cv2.HoughLines()，cv2.HoughLinesP()原理霍夫变换在检测各种形状的的技术中非常流行，如果你要检测的形状可以用数学表达式写出，你就可以是使用霍夫变换检测它。及时要检测的形状存在一点破坏或者扭曲也可以使用。我们下面就看看如何使用霍夫变换检测直线。一条直线可以用数学表达式 y = mx + c 或者 ρ
Open CV系列学习笔记（十六）直线检测霍夫变换霍夫变换是一种特征检测(feature extraction)，被广泛应用在图像分析（image analysis）、计算机视觉(computer vision)以及数位影像处理(digital image processing)。霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征，例如：线条。他的算法流程大致如下，给定一个物件、要辨别的形状的种类，算法会在参数空
霍夫变换(Hough Transform)的主要思想： OpenCV的霍夫变换(Hough Transform)直线检测 一条直线在平面直角坐标系(x-y)中可以用y=ax+b式表示，对于直线上一个确定的点(x0,y0)，总符合y0-ax0=b，而它可以表示为参数平面坐标系(a-b)中的一条直线。因此，图像中的一个点对应参数平面的一条直线，同样，图像中的
目录1--原理2--Opencv API3--实例代码4--霍夫变换检测圆1--原理 具体原理可参考 博客1 和 视频讲解1； 霍夫变换检测直线的核心思想是：在笛卡尔坐标系下，一条直线（两个点（x1, y1）和（x2, y
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，
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2023-11-25 20:23:56
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一、直线检测1、直线检测cv.HoughLines：使用标准霍夫变换，找到二值图像中的直线lines = cv.HoughLines(
image, # 8-bit、单通道的二值图像
rho, # 累加器的距离分辨率，以像素为单位
theta, # 累加器的角度分辨率，以弧度为单位
threshold, # 累加器的阈值参数，太大会过滤大部分直
最近在看霍夫变换，觉得网上的大多文章都晦涩难懂，甚至错漏百出，所以在弄懂之后决定自己写一篇。对于直线检测来说， 所谓的霍夫变换可以理解为一种映射关系，（theta, r）与直线 y = kx + b的映射关系。且这种映射为一对一的映射。下面来说明（theta, r）与直线的映射关系。如上图所示，每一条直线都有一条过笛卡尔坐标系坐标原点的垂线，且对于每条直线来说，这条垂线是唯一的，而这条
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（P
很多人在学习图像处理的时候，都会接触到边缘检测算法。但是，大部分人可能都只是会调用算法，而不知道算法的原理，也不知道边界检测之后应该怎么办。不知道怎么应用边缘检测的结果，感觉不知所措，只是肉眼可见检测的结果，而不知道下一步应该怎么处理。边缘检测只是图像处理的中间步骤，其实我们进行图像处理的目的是要提取出想要的特征，然后将特征表达出来。比如，提取图像的轮廓特征，矩特征等基本特征，还有一些高级特征也可
前言1.直线检测在好多实现应用中能用到到，我之前做过扫描件检测时用直线检测来处理判断页面是否水平，还有在辅助驾驶中的车道偏离预警系统也有过应用。 2.我的编程环境是Windows 7 64位，IDE是VS2015，配置了OpenCV3.3与OpenCV_Contrib,实现语言是C++。是于如果配置以上的环境，可以看我之前写的博文。一、概述1.直线检测的原理介绍 （1）对于直角坐标系中的任意一点A
1. 直线检测Hough Line Transform：前提：边缘检测已经完成，基于霍夫变换1.1 原理 可以通过（theta，r）唯一表示一个点。 把过三个点的全部直线以某一角度全部计算出来，如果三个点的直线有相同的，则说明有一条直线过了这三个点。至于为啥用（theta, r）而不是斜率k和截距b来表示一条直线，是因为利用y = kx + b来表示直线时，存在斜率k无穷大的情况，无法计算。并且t
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2023-11-10 21:40:40
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目录1. 原理介绍2. OpenCV中的 C++ 函数定义2.1 标准的霍夫线变换 cv::HoughLines2.2 概率统计霍夫线变换 cv::HoughLinesP3. 示例14. 示例2（官方）1. 原理介绍 霍夫变换在检测各种形状的的技术中非常流行，如果你要检测的形状可以用数学表达式写出，你就可以是使用霍夫变换检测它。及时要检测的形状存在一点破坏或者扭曲也可
OpenCV二值图像分析，基于距离变换骨架提取实现直线检测与直线拟合！可以避免霍夫变换直线检测容易受到干扰与调参的尴尬。
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2021-07-15 14:35:39
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