python cv2 霍夫变换检测圆 1.检测直线的霍夫变换原理 2.检测直线函数HoughLines() 检测直线流程: Step1:将参数空间的坐标轴离散化。 Step2:将图像中每个非0像素通过映射关系求取在参数空间通过的方格 Step3:统计参数空间内每个方格出现的次数,选取次数大于某一值的方格作为表示直线的方格 Step4:将参数空间中表示...
cv2.HoughCircles()函数利用霍夫变换查找图像中的圆,其基本格式如下: circles = cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]) 参数说明: circles:返回的圆 image:原图像,必须是 8 位的单通道二值图像 method:查找方法,可设置为 cv2.HOUGH_GRADIENT和cv2.H...
python cv2 霍夫直线 halcon霍夫变换直线检测原理 主要内容: 霍夫变换的作用 霍夫变换检测直线的原理 霍夫变换检测圆的原理 OpenCV中的霍夫变换 1、霍夫变换检测直线原理 霍夫变换,英文名称Hough Transform,作用是用来检测图像中的直线或者圆等几何图形的。 一条直线的表示方法有好多种,最常见的是y=mx+b的形式。
matchTemplate()进行模板匹配，然后使用cv.minMaxLoc()搜索最匹配的位置。霍夫线检测原理：将要检测的内容转换到霍夫空间中，利用累加器统计最优解，将检测结果表示处理API：cv2.HoughLines()注意：该方法输入是的二值化图像，在进行检测前要将图像进行二值化处理霍夫圆检测方法：霍夫梯度法API：cv.HoughCircles()
cv2.HOUGH_GRADIENT 第一,用 Sobel 导数计算局部梯度一伴随的假设是这可以被认为相当于一个局部切线一不是一个数值稳定的命题,甚至“大部分时间”都是这样,但是你应该期望在输出中产生一些噪音。 第二,对每个候选圆心进行判断时要考虑轮廓图像中所有非零像素。因此,如果累加器阈值过低,算法就会很慢。 第三,因为对...
import cv2 import numpy as np # 读取图像并转换为灰度图像 img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # 进行霍夫直线变换 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, threshold=100) ...
cv2.LINE_AA在之前绘图功能中讲解过,表示抗锯齿线型。 霍夫圆变换 霍夫圆变换跟直线变换类似,只不过线是用(r,θ)表示,圆是用(x_center,y_center,r)来表示,从二维变成了三维,数据量变大了很多;所以一般使用霍夫梯度法减少计算量,对该算法感兴趣的同学可参考:Circle Hough Transform ...
原理:将要检测的内容转换到霍夫空间中,利用累加器统计最优解,将检测结果表示处理 API:cv2.HoughLines() 注意:该方法输入是的二值化图像,在进行检测前要将图像进行二值化处理 霍夫圆检测 方法:霍夫梯度法 API:cv.HoughCircles()
在OpenCV中,它给我们提供了cv2.HoughLines()函数来实现霍夫直线变换,该函数要求所有操作的原图是一个二值图像,所以在进行霍夫变换之前,需要将图像进行二值化处理。或者进行Canny边缘检测。 其完整定义如下: def HoughLines(image, rho, theta, threshold, lines=None, srn=None, stn=None, min_theta=None, max...
霍夫变换在很多地方都有着应用,如果是在OpenCV(Python)下想要使用霍夫变换,只需要使用函数cv2.HoughLinesP函数,需要注意的是该函数并不是标准的霍夫变换,其为:概率霍夫变换,它只分析点的子集并估计这些点都属于一条直线的概率,这是标准霍夫变换的优化版本。该函数计算代价少,...