霍夫变换是一种特征提取技术,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hough变换结果。空间变换将一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一空间的一个点上形成峰值。 下述内容转载自《霍夫变换Hough》 霍夫变换(Hough)是一...
从而对数据点进行霍夫变换。对应映射到霍夫空间的结果为: 找出其中数值较大的一些点,通常可以给定一个阈值,Threshold一下。 这就完成了霍夫变换的整个过程。这个时候求解出来了其实就是多条直线的斜率k以及截距q,通常会根据直线的特性进一步判断,从而将直线变为线段: 不过这一步更类似后处理,其实已经不是霍夫变换...
使用标准霍夫变换进行直线检测的案例代码如下: import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('chess_board.jpg') draw_lines = np.zeros(img.shape[:], dtype=np.uint8) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) #经典霍夫线变换 lines...
根据这个特性,给定图像坐标空间的一些边缘点,就可以通过Hough变换确定连接这些点的直线方程 图像坐标空间中位于一条直线上的点,在参数空间中都相交于一条直线,因此如果参数空间中某点被多条直线经过,该点对应的直线就可能是直线边界 2,累加空间 霍夫变换检测直线的基本思路已经明确,那么如何在程序中有效执行呢,即如何...
Hough(霍夫)变换是一种用于检测线、圆或者图像中其他简单形状的方法。最初Hough变换是一种线变换,这是一种相对较快的检测二值图像中直线的方法,可以进一步推广到除简单线之外的情况。
霍夫变换需要基于边缘图像进行处理,因此首先需要对原始图像进行边缘检测。常用的边缘检测算法有Canny边缘检测和Sobel算子等。 2.构建累加器 对于直线检测,构建一个二维累加器数组,用于记录直线参数的出现频率。对于圆形检测,构建一个三维累加器数组,用于记录圆心和半径的出现频率。 3.参数空间搜索 遍历边缘图像上的每个像...
1、 霍夫变换原理 霍夫变换:从图像空间到霍夫空间的转换。 目的:是为了用参数空间表示图像空间中的线(图1)。 图1 在霍夫空间中,我可以将图像空间的“x vs. y”线表示为霍夫空间的“m vs. b”中的一个点。 因此,图像空间中一条线的表征将是霍夫空间中位置 (m, b) 处的单个点(图2)。
2 霍夫变换 霍夫变换常用来提取图像中的直线和圆等几何形状，如下图所示：2.1 原理 原理 在笛卡尔坐标系中，一条直线由两个点A=(x_1,y_1)A=(x1,y1)和B=(x_2,y_2)B=(x2,y2)确定，如下图所示:将直线y=kx+q可写成关于(k,q)(k,q)的函数表达式：对应的变换通过图形直观的表示下：变换后的...
霍夫变换( Hough) 一、霍夫变换(Hough) A-基本原理 一条直线可由两个点A=(X1,Y1)和B=(X2,Y2)确定(笛卡尔坐标) 另一方面,也可以写成关于(k,q)的函数表达式(霍夫空间): 对应的变换可以通过图形直观表示: 变换后的空间成为霍夫空间。即:笛卡尔坐标系中一条直线,对应霍夫空间的一个点。 反过来同样成立(...
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。