霍夫圆检测霍夫圆检测原理API 霍夫圆检测原理霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换类似, 只是点对应的二维极径极角空间被三维的圆心点x, y还有半径r空间取代； 对直线来说, 一条直线能由参数极径极角 (r, \theta) 表示，而对圆来说, 我们需要三个参数来表示一个圆, 如上文所说现在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是在三维空间有下面这三个参数来表示了，其对应一条三维空间的
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2023-11-25 11:42:51
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霍夫圆变换的基本思路是认为图像上每一个非零像素点都有可能是一个潜在的圆上的一点，跟霍夫线变换一样，也是通过投票，生成累积坐标平面，设置一个累积权重来定位圆。在笛卡尔坐标系中圆的方程为：其中（a,b）是圆心，r是半径，也可以表述为：即所以在abr组成的三维坐标系中，一个点可以唯一确定一个圆。而在笛卡尔的xy坐标系中经过某一点的所有圆映射到abr坐标系中就是一条三维的曲线：经过xy坐标系中所有的非零
/*
*霍夫圆检测
霍夫变换进行圆检测
几何中圆心坐标和半径表征一个圆，
从平面坐标到极坐标转换三个参数C(x0, y0, r), 固定r，在0-360度空间的时候只有x0, y0这两个变量，就是a跟b,
其中x0, y0是圆心，那么在圆心处有最大值，霍夫空间累计最大值在圆心处
假设平面坐标的任意一个圆上的点，
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2023-11-27 02:05:21
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文章目录一、直线检测1.1 概念1.2 实战1.2.1 手动cv.HoughLines1.2.2 调用API（推荐）cv.HoughLinesP二、圆检测2.1 概念2.2 实战 一、直线检测1.1 概念霍夫直线变换：用来做直线检测；前提条件-边缘检测已经完成；平面空间到极坐标空间转换。 不知道图像（边缘检测后的图像）中有没有直线，那么就将边
一 霍夫变换的原理Hough变换的基本思想是利用点-线的对偶性。 一条直线可以用两个元素来确定：在笛卡尔坐标系中用斜率和截距（k，b）；在极坐标中用用极径和极角（r，θ）。由于在x-y坐标系中垂直直线的k值为无穷大，这将给计算带来麻烦，所以我们采用极坐标系来表示直线。即： r=xcosθ+ysinθ 显然对
文章目录一、霍夫变换简介二、霍夫变换参数化三、霍夫变换源码四、案例分析：4.1 虚假圆圈4.2 以下情况，圆不应被视为隐藏圆4.3 通过模糊更多的内容使效果更好4.4 预处理至关重要4.5 设置更合适的模糊值 一、霍夫变换简介经典的霍夫变换用于识别图像中的线条，但后来霍夫变换被扩展到识别任意形状的位置，最常见的是圆或椭圆。 “在许多情况下，边缘检测器可以用作预处理阶段，以获得图像空间中所需曲线上
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2023-12-02 13:24:07
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笛卡尔坐标系中，圆的方程为（x-a)^2+(y-b)^2=r^2 其中（a,b）是圆心，r是半径 也可以表示为 x=a+rcosθ y=b+rsinθ 再进行一次转换 a=x-rcosθ b=y-rsinθ 此时由于xy是给定的，将abr看成变量，映射到abr的三维坐标系中如图 所有经过（x,y）点
原创
2021-05-25 22:29:25
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霍夫圆检测原理对直线来说, 一条直线能由参数极径极角 () 表示. 而对圆来说, 从平面坐标到极坐标转换需要三个参数, 也就是： ( center , center, )。其中 center , center 表示圆心，在这三维中，一维是x，一维是y，另外一维是圆的半径r。这就意味着需要大量的内存而且执行效率会很低，速度会很慢。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。为了提高效
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2023-12-19 10:19:20
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最近在学习《Learning OpenCV》，看到了第六章霍夫变换部分，参考了一些网上的资源，感觉比较多，这里简单总结一下我的理解。如有不对之处，还望指出。以上面这一副简单的二值图像为例，要用霍夫变换找到图中的直线，过程如下：1.在图像中检测直线的问题，其实质是找到构成直线的所有的像素点。那么问题就是从找到直线，变成找到符合y=kx+b的所有(x,y)的点的问题。2.将y=kx+b进行坐标系变换，
图像处理之霍夫变换圆检测算法之前写过一篇文章讲述霍夫变换原理与利用霍夫变换检测直线, 结果发现访问量还是蛮多,有点超出我的意料,很多人都留言说代码写得不好,没有注释,结构也不是很清晰,所以我萌发了再写一篇,介绍霍夫变换圆检测算法,同时也尽量的加上详细的注释,介绍代码结构.让更多的人能够读懂与理解.一:霍夫变换检测圆的数学原理 根据极坐标,圆上任意一点的坐标可以表示为如上形式, 所以对于任
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2023-06-27 22:36:04
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在图像处理中，霍夫变换可以用来检测 各种形状，如 直线、圆、椭圆 等 霍夫空间在笛卡尔坐标系下，一条直线可以表示为 y=kx+b，两点可以确定一条直线；如果把表达式改为 b=-kx+y，则转换到了 霍夫空间，该空间 横坐标是 k，纵坐标是 b，可以看到 一组 (k，b) 就可以确定一条直线；即 霍夫空间的一个点 就可以确定 笛卡尔坐标系下 的一条直线，反过来也成立，霍夫空间的
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2023-08-09 23:28:22
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圆的表示式是：其中aa和bb表示圆心坐标，rr表示圆半径，因此标准的霍夫圆检测就是在这三个参数组成的三维空
原创
2022-06-01 17:41:54
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最近，我学习了Hough变换，先介绍一下Hough变换：Hough变换（Hough Transform）是检测图像中直线和曲线的一种方法，其核心思想是建立一种电线对偶关系，将图像从图像空间变换到参数空间，确定曲线的参数，进而确定图像中的曲线。 利用Hough变换原理最基本的是检测直线，因为
目录一、Hough变换简介二、Hough变换的数学理解1.x-y变量空间至k-b参数空间的变换2.x-y变量空间至-空间的变换三、Hough变换应用于线检测（MATLAB实现）1.检测步骤2.使用MATLAB工具箱中的Hough变换函数进行边缘检测一、Hough变换简介霍夫变换（Hough Transform)是数字图像处理中的一种特征提取技术常用于判断图像中哪些点共线可以检测直线，也可以检测圆或
在这一篇文章中我们将学习使用OpenCV中的 HoughLines 函数和 HoughLinesP 函数来检测图像中的直线.在这个函数中,使用的是霍夫变换(Hough Transform) 这是计算机视觉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。主要是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)。也就是今天
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2023-12-01 06:50:23
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Halcon 作业六 找出圆作业描述1. 代码如下：2. 一些函数的用法相关知识 作业描述找出圆和被遮挡的圆1. 代码如下：* 此处是由halcon设置配置读取文件夹自动生成插入的代码
* Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 01
list_files('D:/MC_ws/第6次作业图像', ['files','fo
本文要讨论的问题来源于工程实际，摄像头去拍圆形标记点得到一张图像，已知标记圆的半径范围(rmin,rmax)，需要识别出圆心坐标和半径。采用霍夫圆变换可以很好的实现这个功能，且具有广泛的适应性（就是指在大多数情况下都能识别出圆，成功率高）。基本思路是先对圆进行边缘检测，然后对于边缘检测图像进行霍夫圆检测。1 霍夫圆检测算法原理假设圆的坐标假设为：现在已知圆上的一系列点(xi,yi)，则可知圆心（x
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2023-11-08 22:55:32
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python+opencv霍夫直线、圆检测 目录python+opencv霍夫直线、圆检测一、霍夫空间二、霍夫直线检测1、直线检测函数2、直线检测实例三、霍夫圆检测1、霍夫圆检测函数2、圆检测实例 一、霍夫空间在笛卡尔坐标系中直线可以由A（,）,B(,)两点确定 在该坐标系中，，分别为自变量和因变量，若此时我们将写成关于，的函数表达式（霍夫空间）： 对应图像变换如下： 变换后的空间成为霍夫空间。即
可以看出如果笛卡尔坐标系的点共线，这些点在霍夫空间对应的直线交于一点：这也是必然，共线只有一种取值可能。如果不止一条直线呢？再看看多个点的情况（有两条直线）： 在opencv中步骤解读：具体步骤：1. 彩色图像->灰度图2. 去噪（高斯核）3. 边缘提取（梯度算子、拉普拉斯算子、canny、sobel）&nbs
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
%
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2023-07-14 10:07:36
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