使用Canny检测器检测图像的边缘 Canny算子(SRC , DST , 50 , 200 , 3 ); 1. 现在我们将应用霍夫线变换。我们将解释如何使用可用于此目的的两个OpenCV函数: 标准霍夫线变换 首先,您应用变换: vector < Vec2f > 行; HoughLines (DST , 线, 1 , CV_PI / 180 , 100 , 0 , 0 ); 1. 2. 使用...
circles,调用 HoughCircles 函数后此参数存储了检测到的圆的输出矢量,每个矢量由包含了 3 个元素的浮点矢量(x,y,radius)表示。 method,使用的检测方法,目前 OpenCV 中就霍夫梯度法一种可以使用,标识符为 HOUGH_GRADIENT。 dp,累加面分辨率(大小) = 原始图像分辨率(大小) ×1/dp。默认 dp = 1 时,两者分辨率相...
实际上Hough变换可以检测很多固定的形状,比如:圆、正方形等。它们的原理基本相同,都是构造一个投票矩阵。OpenCV里提供了检测圆的函数HoughCircles,它的输出是一个Vector of Vec3i,Vector的每个元素包含了3个浮点数,前2个是圆的中心坐标,最后一个是半径。 三、轮廓的提取与描述 在目标识别中我们首先要把感兴趣的目...
OpenCV里提供了检测圆的函数HoughCircles,它的输出是一个Vector of Vec3i,Vector的每个元素包含了3个浮点数,前2个是圆的中心坐标,最后一个是半径。 三、轮廓的提取与描述 在目标识别中我们首先要把感兴趣的目标提取出来,而一般常见的步骤都是通过颜色或纹理提取出目标的前景图(一幅黑白图像,目标以白色显示在图像中...
OpenCV的“findContours”功能经常被计算机视觉工程师用来检测物体。OpenCV的存在,使得我们只需要编写几行代码就可以检测轮廓(对象)。然而,OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如,一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓,但这并不意味着图像中有那么多对象。一些属于同一对象的轮廓是单独检测的,因此我们感兴趣的是对...
HoughCircles是OpenCV中的一个函数,用于在图像中检测圆形对象的位置和半径。它使用霍夫变换算法来识别圆形,并返回一个包含圆形位置和半径信息的数组。 该函数的调用格式如下: 代码语言:txt 复制 circles = cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, param1, param2, minRadius, maxRadius) ...
其中,houghcricles是一种常用的圆检测算法,它是基于Hough变换的一种扩展,用于检测图像中的圆。 houghcricles的参数包括: image:待检测的输入图像。 method:圆检测方法的选择参数,常用的有两种方法:cv2.HOUGH_GRADIENT和cv2.HOUGH_GRADIENT_ALT。前者是基于梯度的方法,后者是基于梯度的替代方法。 dp:累加器分辨率与...
OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。其核心轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE的接口,如今也...
C语⾔实现opencv提取直线、轮廓及ROI实例详解 ⼀、Canny检测轮廓 在上⼀篇⽂章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果⼀致，⽽soble边缘检测是基于单⼀阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和⾼阈值时的边缘缺失这两个问题。⽽canny算⼦则很好的弥补了这⼀不⾜...
Code方面,前面提到的timehandle的白的博客里面有matlab代码,很容易看懂,对理解paper很有好处,其实Dalal的博士论文写得详细,实验设计的所有参数很明确,对不同的参数组合也给了实验结果。我把timehandle的matlab代码改成了C,发现果然很慢啊,检测一张320*240的图要好久,相比之下opencv的实现就比较快了。