随着机器视觉和图像处理技术的发展，在工业和生活中都应用广泛。传统的计数方法常依赖于人眼目视计数，不仅计数效率低，且容易计数错误。通常现实中的对象不会完美地分开，需要通过进一步的图像处理将对象分开，学习了***贾志刚老师***的OpenCV对象提取与计数课程，现复盘整理如下。1、方案思路图像预处理，二值化分割；使用形态学操作，初步将粘连对象分开；距离变换，分离粘连对象；连通区域计数。2、重要函数全局
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
# 使用Java OpenCV找直线计算
在计算机视觉领域，OpenCV是一个非常流行的开源计算机视觉库，可以帮助我们进行图像处理和分析。其中，找直线是一个常见的应用场景，可以用于图像中的边缘检测、目标检测等任务。在本文中，我们将介绍如何使用Java OpenCV找直线并进行计算。
## 安装OpenCV
首先，我们需要安装OpenCV库。可以通过以下Maven依赖来引入OpenCV库：
工业相机拍摄的图像中，由于摄像质量的限制，图像中的直线经过处理后，会表现出比较严重的锯齿。在这种情况下求取直线的倾角（其实就是直线的斜率），如果是直接选取直线的开始点和结束点来计算，或是用opencv自带的哈夫曼直线方法，都会引起较大的角度偏差，一般会达到好几度。误差这么大，显然达不到工控要求。后来尝试采取直线点集做最小二乘拟合，误差缩小到0.5以下。以下是算法的代码：//最小二乘拟合计算直线的倾
引言：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
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
这里只是记录了一些常见形状的绘制，更多形状的绘制请参考OpenCV参考手册中的相关API；1.绘制直线API说明： 除了直线，OpenCV还提供了绘制折线的API，如下：参考程序：//绘制直线
Point P1 = Point(0, 0);//点的定义
Point P2;
P2.x = 200;
P2.y = 100;
Point P3 = Point(400, 0);
Scalar
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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今天写程序的时候需要去掉重复的坐标点 所以很自然的想到用 set 容器 但是一直编译的时候报错 所以写了如下的小程序来 测试 map 和 set 和opencv数据结构的兼容性#include "stdafx.h"
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#in
大纲一、霍夫直线变换1.数学原理2.算法分析3.使用实例二、霍夫概率变换1.数学原理2.算法分析3.使用实例 一、霍夫直线变换1.数学原理霍夫直线变换的核心在于笛卡尔坐标系和霍夫空间的变换，笛卡尔坐标系下的直线在霍夫空间中表示为点；笛卡尔坐标系下的点在霍夫空间中表示为曲线，如果霍夫空间中的多条曲线交于同一个点，则在笛卡尔坐标系中就表现为多个点组成了一条直线，这就给了我们找出图像中直线的方法——找
# 使用 OpenCV Python 计算图像中的物体数量
在计算机视觉中，使用 OpenCV 进行物体数量的计算是一个常见的任务。本文将为刚入行的新手提供一个完整的流程，帮助你学习如何在 Python 中利用 OpenCV 实现这一功能。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来完成任务：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
OpenCV 学习（Hough 变换提取直线)在机器视觉应用中，我们经常要提取图像中的各种特征，最基本的特征就是图像中的线条、拐角等。这篇笔记就来讲讲如何提取图像中的直线。这里使用的方法叫做 Hough 变换。Hough 变换这个名称最早是在 Richard Duda 和 Peter Hart 两人于 1972 年合写的发表于 Comm. ACM 文章 《Use of the Hough Tran
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
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2024-01-02 13:15:14
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继续搬砖，opencv的core模块下的第六部分基本绘图： 我们打算画两个例子（原子和赌棍）， 所以必须创建两个图像和对应的窗口以显示。 /// 窗口名字
char atom_window[] = "Drawing 1: Atom";
char rook_window[] = "Drawing 2: Rook";
/// 创建空全黑像素的空图像
Mat atom_image = Mat::
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
• 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()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。即使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 = x
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
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2023-12-27 20:52:09
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目录前言（1）读取图像信息（2）霍夫变换的目的及应用1. 霍夫变换2. 霍夫线变换（1）基本概念（2）代码实现3. 霍夫圆变换（1）基本概念（2）代码实现4. 将所有图像绘制到一张图中5. 总体代码结束语前言（1）读取图像信息经典操作，不必多说："""
Author:XiaoMa
date:2021/11/13
"""
import cv2
import matplotlib.pyplot as
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2023-09-17 14:49:16
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霍夫线变换霍夫线变换是一种在图像中寻找直线的方法。OpenCV中支持三种霍夫线变换，分别是标准霍夫线变换、多尺度霍夫线变换、累计概率霍夫线变换。在OpenCV中可以调用函数HoughLines来调用标准霍夫线变换和多尺度霍夫线变换。HoughLinesP函数用于调用累积概率霍夫线变换。我们都知道，二维坐标轴上表示一条直线的方程式y = a*x + b，我们想求出一条直线就得想方设法求出其中的a和b
概述在该例程中，我们将从底层设计一个直线绘制算法，并借助OpenCV将结果展示出来。例程引入了模块化的设计，拆分了三个模块内存图像模块，封装了和内存图像相关的操作。直线模块，封装了直线元素的算法逻辑。主函数逻辑模块，封装了我们想要实现的功能逻辑。绘制直线是经典计算机图形学的基础算法之一，是传统的格栅化渲染过程中的一个基础方法，当然我们不会过多阐述经典计算机图形学的理论，在例程最后，可以看到我们在内
