1、因为需要找到图片中的四个圆,刚开始我是直接在整张图片上找,可是发现周围的干扰因素太多了,调了一组参数,发现重复的圆太多了,还有其他我们不需要的误圆检测了出来。然后就想着分别检测,为了摆脱周围相似环境的影响,我将整张图片带圆的地方,剪裁了下来,分别剪裁了只带圆的正方形进行检测,这样就比较容易检测,找...
利用霍夫变化检测圆python代码: import numpy as np def DetectCircleHough(points): #细分圆心参数a,b a_cir=np.arange(0,10,1) b_cir=np.arange(0,10,1) #细分半径r r_min = 0 r_max = 5 r_size =0.1 r_cir = np.arange(r_min, r_max, r_size) #定义累加单元 A=np.zeros((len(a_...
如果我们能绘制每个(r, θ)值根据像素点坐标P(x, y)值的话,那么就从图像笛卡尔坐标系统转换到极坐标霍夫空间系统,这种从点到曲线的变换称为直线的霍夫变换。变换通过量化霍夫参数空间为有限个值间隔等分或者累加格子。当霍夫变换算法开始,每个像素坐标点P(x, y)被转换到(r, θ)的曲线点上面,累加到对应的格...
Step1:输入640*480图像,并进行边缘检测(建议用sobel,因为FPGA较容易实现) Step2:建立(ρ,θ)坐标系的霍夫矩阵,其中rho_max为图像对角线长度sqrt(640^2+480^2)=800 Step3 建立cos,sin值查表θ=[0 180],其中cos,sin值乘以1000倍取整。 Step4 计算所有非零像素点的ρ,θ坐标并累加 Step5 寻找霍夫矩阵中前...