霍夫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,应用很广泛,也有很多改进算法。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)。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。 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...
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直线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直线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。把检测整体特性转化为检测局部特性。比如直线、椭圆、圆、弧线等。 二、基于直线提取理解 假设已知图像上画一条直线,要求出这条直...
对于给定任意theta值,都有一个r与之对应,对于点x0=8, y0=6,在霍夫空间有如下的曲线: 当有很多点在霍夫空间的曲线相交于一点时候 就说明这些点具有相同的theta与r,即它们都属于同一条直线,而参数theta与r就是该直线在霍夫空间的直线参数方程。 OpenCV中标准霍夫直线检测源码部分: // stage 1. fill accumula...
二、直线检测 用到的是霍夫变换检测直线的算法 直线在图像中出现的频率非常之高,而直线作为图像的特征对于基本内容的图像分析有着很重要的作用,本文通过OpenCV中的hough变换来检测图像中的线条。 我们先看最基本的Hough变换函数HoughLines,它的原型如下: void HoughLines(InputArray image, OutputArray lines, double r...
二、直线检测 用到的是霍夫变换检测直线的算法 直线在图像中出现的频率非常之高,而直线作为图像的特征对于基本内容的图像分析有着很重要的作用,本文通过OpenCV中的hough变换来检测图像中的线条。 我们先看最基本的Hough变换函数HoughLines,它的原型如下:
Opencv中查找轮廓,并用直线拟合,检测每个轮廓的线性程度 代码中利用canny边缘检测绘制并取得工程目录图片下的轮廓,对每个轮廓用直线进行拟合,计算每个轮廓中点到拟合直线的距离。以此来判断一个轮廓的线性程度。包括了霍夫变换检测图像中的直线和累计概率霍夫变换检测图像中的直线 ...
⼆、直线检测 ⽤到的是霍夫变换检测直线的算法 直线在图像中出现的频率⾮常之⾼，⽽直线作为图像的特征对于基本内容的图像分析有着很重要的作⽤，本⽂通过OpenCV中的hough变换来检测图像中的线条。我们先看最基本的Hough变换函数HoughLines，它的原型如下：void HoughLines(InputArray image, OutputArray ...
当然也可以用霍夫变换检测圆。 在倾斜矫正算法中,自然就是检测直线。 通过对检测出来的直线进行角度判断, 一般取 认可度最高的几条直线进行计算, 最后求取均衡后的角度值。 进行图像角度的旋转即可。 大概算法步骤如下: 1.转换为灰度图 2.判断是否为文本图片,如果不是进行 进行 反相操作 ...
当然也可以用霍夫变换检测圆。 在倾斜矫正算法中,自然就是检测直线。 通过对检测出来的直线进行角度判断, 一般取 认可度最高的几条直线进行计算, 最后求取均衡后的角度值。 进行图像角度的旋转即可。 大概算法步骤如下: 1.转换为灰度图 2.判断是否为文本图片,如果不是进行 进行 反相操作 ...
1:霍夫线变换 我们知道,霍夫线变换是一种用来寻找直线的方法. 在使用霍夫线变换之前, 首先要对图像进行边缘检测的处理,也即霍夫线变换的直接输入只能是边缘二值图像. 总结一下,OpenCV中的霍夫线变换有如下三种: <1>标准霍夫变换(StandardHough Transform,SHT),由HoughLines函数调用。