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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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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其实检测圆形和检测直线的原理差别不大，只不过直线是在二维空间，因为y=kx+b，只有k和b两个自由度。而圆形的一般性方程表示为(x-a)²+(y-b)²=r²。那么就有三个自由度圆心坐标a,b,和半径r。这就意味着需要更多的计算量，而OpenCV中提供的cvHoughCircle()函数里面可以设定半径r的取值范围，相当于有一个先验设定，在每一个r来说，在二维空间内寻找a和b就可以了，能够减少计算
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2023-12-06 17:05:30
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一、原理推文：Opencv2.4.9源码分析——HoughCircles图形可以用一些参数进行表示，标准霍夫变换的原理就是把图像空间转换成参数空间（即霍夫空间），例如霍夫变换的直线检测就是在距离-角度空间内进行检测。圆可以表示成： (x-a)2+(y-b)2=r2其中a和b表示圆心坐标，r表示圆半径，因此霍夫变换的圆检测就是在这三个参数组成的三维空间内进行检测。[ a,b,theta] 霍夫变换把
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2023-08-08 14:06:48
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想用openCV的 cvHoughCircles去识别实心的黑圆。但是cvHoughCircles的效果并不好，会检测出很多并不存在的拟合圆。因此还需在霍夫变换的基础上限定一些条件，对识别出的圆进行check。因为我想要识别的是实心圆，因此对霍夫变换后的结果进行判断，圆心周围是否都是黑色的，是否是实心圆。还加入了圆度公式对霍夫变换后的结果进行check：圆度D = 4πS/(L*L)。当对象越接近
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2023-12-18 21:40:31
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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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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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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
在OpenCV中HoughCircles()方法可以用来查找圆形，找到的圆形通过圆心位置和半径进行描述。1、接口 接口形式：cv2.HoughCircles(image,method,dp,minDist[,circles[,param1[,param2[,minRadius[,maxRadius]]]]])->circles参数含义：image：输入图像，8bit单通道图像。me
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2023-11-01 19:32:15
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HoughCircles 霍夫圆变换原理及圆检测霍夫圆变换的基本原理与霍夫线变换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：(x-a)2 + (y-b)2 = r2化简便可得到： a = x - r·cosθ b = y - r·sinθ对于（x
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2023-09-18 08:32:50
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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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??个人主页：研学社的博客 ????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文目录如下：???目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码实现?1 概述霍夫变换是一种在图像中寻找直线、圆形以及其他简单形状的方法。霍夫变换采用类似于投票的方式来获取当前图
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2023-11-23 15:15:06
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最近开始学习opencv，想检测图片上的圆环，发现霍夫变换可以做这样的效果出来，于是尝试用opencv3的霍夫变换做了下圆环检测。opencv中霍夫变换函数：void HoughCircles(InputArray image,OutputArray circles, int method, double dp, double minDist, double param1=100,double p
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2024-01-11 10:21:37
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原理介绍： opencv —— HoughCircles 霍夫圆变换原理及圆检测霍夫变换(Hough Transform)霍夫变换 - 圆检测 (Hough Circle transform)霍夫圆算法是一种用于检测图像中圆形区域的算法。OpenCV 霍夫圆变换对标准霍夫圆变换做了运算上的优化。它采用的是 “霍夫梯度法”。霍夫梯度法的原理第一步：估计圆心把原图做一次 Cann
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2023-11-22 17:44:28
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霍夫变换 声明：本篇文章要求有一点python基础、了解直线和圆的数学方程，如果学过高等数学（立体几何部分）更佳。 1、Hough变换的算法思想 2、直线检测 3、圆检测 一、Hough变换的算法思想 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
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2023-08-03 15:26:46
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在图片处理中，霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状，包括直线、圆、椭圆等。在skimage中，霍夫变换是放在tranform模块内，本篇主要讲解霍夫线变换。对于平面中的一条直线，在笛卡尔坐标系中，可用y=mx+b来表示，其中m为斜率，b为截距。但是如果直线是一条垂直线，则m为无穷大，所有通常我们在另一坐标系中表示直线，即极坐标系下的r=xcos(theta)+ysin(theta)。即可用（r,
参考： 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
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2023-08-09 19:15:53
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近日在做小球动力特性识别过程中，用到了opencv中的霍夫变换圆检测来识别图像中的小球，从而确定小球的位置。但是在调节参数的过程中不能明确各参数的真正含义，无法达到最优的识别效果。所以想深入理解霍夫圆检测，以及了解opencv对于该算法做了哪些改进，从而更好地使用之。谁是霍夫?这里的霍夫不是那个CPU之父特德霍夫，这里的霍夫是Paul hough。一位喜欢发专利的数学家。什么是霍夫变换霍夫变换于1
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2023-12-16 15:13:36
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霍夫变换是图像处理中的一种特征提取技术，该过程中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的结果 霍夫变换在opencv中主要分两种 霍夫线变换–检测直线（线段） 霍夫圆变换–检测圆 用到的函数： HoughLines()–标准霍夫变换，多尺度霍夫变换 HoughLinesP()—累计概率霍夫变换 HoughCircles()—-霍夫圆变换
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2023-12-14 19:17:42
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霍夫圆变换的基本原理与霍夫线变换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：(x-a)2 + (y-b)2 = r2化简便可得到：a = x - r·cosθb = y - r·sinθ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·cosθb = y0
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2024-01-06 08:48:18
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