直线检测 void Hough_1(int, void*) { vector<Vec4i> vec_lines; HoughLinesP(img_canny1, vec_lines, 1, CV_PI / 360.0, hough_thread,1,50); for (size_t k = 0; k ...
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2021-10-06 12:42:00
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1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include <math.h> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 int max_count = 255; 9 int threshold_value = 100;10 co
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2018-10-04 10:13:00
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霍夫变换(Hough Transform)是Paul Hough于1962年提出来的，一开始是用于检测图像中的直线的，后来还扩展到检测圆、检测任意形状的物体等。关于霍夫变换的博客多得不胜枚举，而且很多都是很厉害，解释的非常详细而且通俗。现在我就写一下我自己的理解，个人笔记，不一定准确。一、原理理解部分首先，我们关于平面中的一条直线有如下表达在笛卡尔坐标中表示为 这里，我们知道
# 使用 Python 检测直线的完整指南
在计算机视觉和图像处理领域，检测直线是一项常见的任务。在本文中，我们将详细讲解如何使用 Python 实现直线检测。我们将通过几个步骤来实现这一目标，并提供相应的代码和注释，帮助你理解每一个步骤的具体操作。
## 整体流程
在开始之前，我们需要明确整个操作的步骤。以下是实现直线检测的总体流程。
| 步骤编号 | 步骤名称 |
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
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
最后可以检测出两条车道线，但是，本课题的目的是通过提供一张图片，经过图像处理操作，经过算法模型得到违章的车辆情况，所以不能有人为的因素。所以这里再次回顾一下检测直线的算法之——Hough变换。Hough直线检测1.直线坐标参数空间在图像x−y坐标空间中，经过点(,)的直线表示为： 其中，参数a为斜率，b为截矩。 通过点(,)的直线有无数条，且对应于不同的a和b值。如果将和视为常数，而将原本的参数
直线度测量仪是基于光电测径仪的在线检测设备，因此它即可测量直线度尺寸，也可测量外径尺寸，它采用3台测径仪对在线生产的棒线材进行在线检测，通过计算分析，即可得到直线度尺寸。直线度测量仪为自动化生产增添力量整个系统中测量仪安装在轧制现场，控制柜安放在控制室或其它环境适合电脑工作的室内。测量仪的供电电源由控制柜引入，测量仪的12组测头采用串口服务器合并成1路数据后通过网线或光缆传输至控制柜内的工控机。测
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2024-01-10 18:39:00
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#include <iostream>#include <opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(int argc, char** argv){ Mat image, imageShow; Mat imageOR = imread("HTCPump.jpg")...
原创
2021-08-18 11:53:47
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1.Hough Transform 的算法思想在直角坐标系和极坐标系中，点、线是对偶关系。即直角坐标系中的点是极坐标系中的线，直角坐标系中的线是极坐标系中的点。反之也成立。如下图所示，想要检测图像中的直线，可以转化为检测极坐标系中的点(θ,r)。2.Hough空间的表示如下图所示，图像中直线的表示，由斜率和截距表示，而极坐标中用(θ,r)表示，并且存在下式关系： r=cos(θ)⋅x+sin(θ
1 简介LSD 是以梯度特征为基础，使用称为直线支撑域的结构对图像中的直线边缘进行建模。检测时遍历图像中的矩形区域，通过角度容差和 a contrario等方法对边缘区域进行确认。该方法无需要参数调节，可以自动调节错检率，能提供亚像素级的检测精度。LSD 算法的输入是灰度图，输出是一系列的直线分割结果，如果修改了其中的梯度算法将会导致LSD 算法的一种变种。将 LSD 算法运用彩色遥感影像上，对其
原创
2022-02-28 20:00:36
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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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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
没想到，现在手机上就能做实时线段检测了。速度丝毫不比目标检测慢，而且检测效果还非常不错：线段是计算机建立视觉认知的基础元素，利用LSD可以快速检测图像中的直线段，从而根据图像的几何特征设计算法，快速确定目标区域。△几种不同的线段检测模型效果虽然之前的线段检测模型也能做到实时性，但往往只有在计算性能不错的GPU上才能实现。随着机器人用途的多样化，现在就连移动设备（如手机）和嵌入式设备（机器人）也希望
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2023-06-27 14:45:31
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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
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2024-02-29 10:46:50
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1.1 霍夫变换（Hough Transform） 霍夫变换（Hough Transform）换于1962年由Paul Hough 首次提出，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用，是图像处理中从图像中检测几何形状的基本方法之一。经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍夫变换经过扩展可以进行任意形状物体的识别，例如圆和椭圆。 霍夫变换运用两个坐标空间之
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2024-01-08 18:18:33
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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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上一篇文章介绍了霍夫直线检测和霍夫圆检测的原理，这篇文章主要是python实现霍夫直线检测、霍夫圆检测。霍夫直线检测代码实现使用HoughLines和HoughLinesP两种函数实现霍夫直线检测。import cv2 as cv
import numpy as np
def line_detection(image): # 直线检测
gray = cv.cvtColor(image
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2023-12-07 12:10:47
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霍夫变换检测霍夫变换之直线检测霍夫变换直线检测前提条件-边缘检测已经完成平面空间到极坐标空间的转换(空间域向霍夫域的转换)检测原理 两点确定一条直线，通过一点可以确定无数条直线，极坐标直线公式 每个点通过角度取不同的值，都能在横坐标为角度值，纵坐标为ρ值的坐标系内确定一条曲线，只要角度值的精细度足够。ρ代表直线到原点的距离。对每个像素采取这样的操作，将会得出很多这样的曲线，这些曲线的交点证明，这些
# 深度学习直线检测
深度学习是一种基于神经网络模型的机器学习方法，可以用于解决各种复杂问题。其中之一的直线检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，可以应用于图像分析、目标跟踪等应用。
## 直线检测原理
直线检测的目标是从图像中找到其中的直线。传统的直线检测方法通常基于图像的几何特征，如边缘、角点等，但是这些方法对于复杂的图像往往效果不佳。深度学习直线检测方法则通过训练神经网络模型，自动学习
原创
2023-07-29 11:10:34
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