一、霍夫变换（Hough transform）常见的理论概述是这样的：1、简单介绍 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。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
文章目录前言霍夫变换概述霍夫变换直线检测原理从笛卡尔坐标系到霍夫空间两点一线的霍夫空间形式寻找共线的点直角坐标系存在的问题极坐标参数空间下的霍夫变换matlab霍夫变换直线检测示例检测步骤示例以及代码原图边缘检测对二值图像霍夫变换寻找霍夫空间中的交点在笛卡尔坐标系绘制线段关于houghlines的补充说明完整代码 前言本篇将介绍图像变换中的霍夫变换，该文章不会对霍夫变换做太过于详细的推导，将更注
1.目的 （1）如何使用openCV的HoughCircles在图像中检测圆区域2.原理 [1]标准霍夫变换 霍夫圆变换可以根据霍夫线变换来实现 ，通过极坐标来表示圆（a，b）表示圆心，R表示半径，则圆表示为： x = a + Rcosθ y = b + Rsinθ θ的值为0-360 一开始我们假设R是已知的，那么我们就可以把x，y空间的公式变换为关于a、b空间的公式： a =
在图像处理中，图像的特征提取是一大关键，今天学习的霍夫变换就是用来提取图像中的直线和圆的。对于霍夫的直线检测，步骤如下：（1）利用Canny边缘提取获取图像边缘的灰度图（2）利用函数HoughLinesP(源Mat对象,存放结果的向量,以像素为单位的距离精度,以弧度为单位的角度精度,阈值,最短距离,最大间断距离)//存放结果的向量是一个n x 4的二维数组，每个单元有四个值，分别代表直线两端的坐标
霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换的原理类似，直线检测中对应极坐标点被三维的圆心点(x,y)以及半径r即（x,y,r）所代替。对于圆来说，圆心点和半径就可以确定一个圆。三维空间中曲线相交于一点的边缘点集越多，那么它们经过的共同圆上的像素点越多，那么它们经过的共同圆上的像素点就许多，设定相应的阈值相应的判断一个圆是否被检测到。标准霍夫圆变换需要对三维空间计算，而且计算量很大，很难应用到实践中。从平面到
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
转载
2024-01-11 10:21:37
100阅读
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
转载
2023-08-03 15:26:46
1639阅读
一般我们在检测物体轮廓的时候，会有检测直线的需求，这时可以用到OpenCV当中的霍夫变换实现。 霍夫变换的原理的简单阐述见：http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/hough_lines/hough_lines.html#hough-lines简单来讲，对于单个像素来说，它可能是由许多直线经过的，我们通过一个点可以构造无
转载
2023-07-05 13:43:17
191阅读
承接上篇博文，在基本搞懂霍夫检测直线是怎么进化到检测圆后，开始（痴心妄想）自己写代码了！虽说最后的效果不是很好，但是重要的是在码代码过程中发现和解决的一些问题（不一定有共性，但兄弟萌可以避免下这些bug）。霍夫梯度法算法步骤上篇博文已经阐述了我们是如何从三维计数表格转到霍夫梯度法的，该算法主要分为两步，先找圆心疑似点，再对疑似点进行半径确定： 假设已经得到图像的边缘信息（包含角度和梯度值） 1.利
CS131 Lecture06：边缘检测by：斯坦福大学计算机科学系github: zhaoxiongjun/CS131_notes_zh-CNgithub.com
（包含中英文版课件及相关课程视频）1 介绍本课程包括边缘检测、Hough转换和RANSAC。边缘检测提供了有意义的语义信息，有助于理解图像。这有助于分析元素的形状、提取图像特征，以及了解所描绘场景
霍夫圆变换是将二维图像空间中一个圆转换为该圆半径、圆心横纵坐标所确定的三维参数空间中一个点的过程，因此，圆周上任意三点所确定的圓，经Hough变换后在 三维参数空间应对应一点。该过程类似于选举投票过程，圆周上任意三个点为一选举人，而这三个点所确定的圆则为一侯选人（以下称为候选圆〉。遍历圆周上所有点，任意三个点所确定的候选圆进行投票。遍历结束后，得票数最高点（理论上圆周上任意三点确定的圆在Hough
在极坐标中，圆的表示方式为：x=x0+rcosθy=y0+rsinθ圆心为(x0,y0),r为半径，θ为旋转度数，值范围为0-359如果给定圆心点和半径，则其它点是否在圆上，我们就能检测出来了。在图像中，我们将每个非0像素点作为圆心点，以一定的半径进行检测，如果有一个点在圆上，我们就对这个圆心累加一次。如果检测到一个圆，那么这个圆心点就累加到最大，成为峰值。因此，在检测结果中，一个峰值点，就对应一
转载
2023-08-09 20:17:32
214阅读
一、霍夫变换Hough 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。二、霍夫空间在一个xOy 的坐标系空间里，经过（x1,y1）的直线有无数条，我们可
霍夫变换-直线检测 Hough Line Transform 对图像上每一个像素点x,y，变换到霍夫空间，根据不同的角度θ可以绘制出一条曲线，不同位置的x,y可以绘制出多条曲线，通过这些曲线的交点所对应的r和θ可以还原出直线的位置。 对于任意一条直线上的所有点来说变换到极坐标中，从[0~360]空间，可以得到r的大小属于同一条直线上
转载
2023-07-04 20:28:18
146阅读
基于matlab的霍夫变换 一、简单介绍 二、基本原理 三、hough变换检测直线 四、hough变换检测圆 五、程序实现(圆) 六、总结 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
一、OpenCV椭圆拟合//创建一个用于绘制图像的空白图 cv::Mat image = cv::Mat::ones(480, 640, CV_8UC3); //设置蓝色背景 image.setTo(cv::Scalar(100, 0, 0)); //输入拟合点 std::vector<:point> points; points.push_back(cv:
我们如何在图像中快速识别出其中的圆和直线？一个非常有效的方法就是霍夫变换，它是图像中识别各种几何形状的基本算法之一。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
转载
2023-09-28 00:56:43
114阅读
霍夫变化是一种在图像中寻找直线、圆形以及其他简单形状的方法。霍夫直线变换用来在图像内寻找直线，霍夫圆变换用来在图像内寻找圆。在Open CV 中，前者可以用函数 cv2.HoughLines（）和函数cv2.HoughLinesP（）实现，后者可以用函数cv2.HoughCircles（）实现。概率霍夫变换Open CV中提供了函数 cv2.HoughLinesP（）用来实现概率霍夫变换，其语法格
霍夫变换(Hough Transform)是图像处理技术中的一种特征提前技术，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的结果。霍夫变换运行两个坐标空间之间的变换将在一个空间中具有相同形状的曲线或者直线映射到另一个坐标空间的一个点形成峰值，从而把检测任意形状的问题转化为统计峰值问题。
原创
2023-02-15 11:18:59
321阅读
霍夫（Hough）变换题目：计算黑子之间的距离与白字之间的距离，得到两个最大值，运用直线画出连接两段距离最大的黑子和白子的直线，运用hough直线检验出棋盘的中本来的黑线，以不同颜色画出。from cv2 import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import math
def calDistance(
