3. 根据直线的霍夫变换公式完成霍夫变换,预览霍夫空间结果 4. 寻找最大霍夫值,设置阈值,反变换到图像RGB值空间(程序难点之一) 5. 越界处理,显示霍夫变换处理以后的图像 关键代码解析: 直线的变换角度为[0 ~ PI]之间,设置等份为500为PI/500,同时根据参数直线参数方程的取值 范围为[-r, r]有如下霍夫参数定...
图形可以用一些参数进行表示,标准霍夫变换的原理就是把图像空间转换成参数空间(即霍夫空间),例如霍夫变换的直线检测就是在距离-角度空间内进行检测。圆可以表示成: (x-a)2+(y-b)2=r2 其中a和b表示圆心坐标,r表示圆半径,因此霍夫变换的圆检测就是在这三个参数组成的三维空间内进行检测。[ a,b,theta] 霍...
1)首先我们创建一个参数空间(又叫做霍夫空间)。参数空间是ρ和θ的二维矩阵,其中θ的范围在0–180之间。 2)使用诸如Canny边缘之类的边缘检测算法检测图像的边缘之后运行该算法。值为255的像素被认为是边缘。 3)接着我们逐像素扫描图像以找到这些边缘像素,并通过使用从0到180的θ值来计算每个像素的ρ。对于同一直...
1. 求出图像对角线长:r_max 2. 在边缘点 (x,y) 处,t 取[0,180),步长设为1,根据下式进行霍夫变换 霍夫变换,(r_ho,t) 表示极坐标,(x,y) 表示直角坐标 ↑ 3. 做一个大小为 r_max * 180 的表,变换后一个值落在表内某坐标,就将该坐标表内值 + 1,简言之,就是在进行投票,统计通过哪个点...
霍夫变换(Hough Transform)是一种图像处理算法,用于在图像中检测出特定形状的物体。它最初是由保罗·霍夫(Paul Hough)在1962年提出的,用于在放射性粒子轨迹中检测出圆形。后来,这种方法被扩展到检测任意形状的物体,如直线、圆、椭圆等。 霍夫变换的基本思想是将图像中的每个像素点转换为参数空间中的一条曲线或者曲...
霍夫变换直线概率 cv::HoughLinesP最终输出是直线的两个点 检测前提:边缘检测 cv::HoughLines(InputArray src,// 输入图像,必须8-bit的灰度图像OutputArray lines,// 输出的极坐标来表示直线doublerho,// 生成极坐标时候的像素扫描步长doubletheta,//生成极坐标时候的角度步长,一般取值CV_PI/180intthreshold,// 阈...
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, theta)的曲线点上面,累加到对应的格子数据点,当一个波峰出现 时候,说明有直线存在。同样的原理,我们可以用来检测圆,只是对于圆的参数方程变为如...
简介:图像处理之霍夫变换(直线检测算法)霍夫变换是图像变换中的经典手段之一,主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等)。霍夫变换寻找直线与圆的方法相比与其它方法可以更好的减少噪声干扰。 图像处理之霍夫变换(直线检测算法)
霍夫变换算法思想: 以直线检测为例,每个像素坐标点经过变换都变成都直线特质有贡献的统一度量,一个简单 的例子如下:一条直线在图像中是一系列离散点的集合,通过一个直线的离散极坐标公式, 可以表达出直线的离散点几何等式如下: X *cos(theta) + y * sin(theta) = r 其中角度theta指r与X轴之间的夹角,r为到...
霍夫变换算法思想: 以直线检测为例,每个像素坐标点经过变换都变成都直线特质有贡献的统一度量,一个简单 的例子如下:一条直线在图像中是一系列离散点的集合,通过一个直线的离散极坐标公式, 可以表达出直线的离散点几何等式如下: X *cos(theta) + y * sin(theta) = r 其中角度theta指r与X轴之间的夹角,r为到...