相关知识点: 试题来源: 解析 基于Hough变换的圆检测主要利用了点-几何图形的对偶性质。根据圆的解析表达式,Hough变换将直角坐标系平面(图像)上的点变换到三维参数空间中的圆锥(圆的半径未知)。因此,在图像中检测圆,可转化为在参数空间检测圆锥的交点。反馈 收藏 ...
前言:Hough变换是一种在图像中寻找直线和圆的方法。我在实际的项目中,使用到了Hough变换检测圆,效果不错,所以写一篇文章,学习Hough变换的原理,并阅读Hough变换的源码,看看OpenCV是如何实现Hough变换的。Hough变换比较难理解,尤其是圆变换的部分,另外我写的也未必清楚,所以记录下来仅做学习、参考之用。 本文的结构如下...
1、Hough变换检测圆(附:MATLAB程序) Hough变换的基本原理在于,利用点与线的对偶性,将图像空间的线条变为参数空间的聚集点,从而检测给定图像是否存在给定性质的曲线。圆的方程为:(x-a)2+(y-2)2=r2,通过Hough变换,将图像空间对应到参数空间。附录中的MATLAB程序为网上比较常见的,实际运行中存在一些问题,这里进行...
4)HoughTranslation文件夹为程序工程;houghTranslation.cpp文件为源代码文件。 分析:从检测结果可以看出: 1)对直线的检测不是特比理想,在程序中只用到了HoughLinesP函数简单处理;可能以后需要更好的处理方法。 2)对圆的检测还比较理想,程序中运用了HoughCircles函数处理,但是需要精细的调整参数,达到理想的效果。 /*! * ...
2.对XY空间中的每一个给定点做Hough变换,让θ在[θmin,θmax]区间取所有可能的值,并求出ρ; 3.根据ρ,θ取整数值在A(ρ,θ)处累加A(ρ,θ)=A(ρ,θ)+1,A(ρ,θ)的值说明多少点是共线的,最大值所对应的(ρ,θ)的值也对应了直线方程的参数。
Hough变换对圆的检测 Hough变换对圆的检测Hough变换的基本原理在于，利用点与线的对偶性，将图像空间的线条变为参数空间的聚集点，从而检测给定图像是否存在给定性质的曲线。Hough对圆的检测程序如下% p:阈值，，1之间的数% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% output% hough_space:参数空间，h(a,b,r...
Hough变换的基本原理在于，利用点与线的对偶性，将图像空间的线条变为参数空间的聚集点，从而检测给定图像是否存在给定性质的曲线。圆的方程为：(x-a)^2+(y-2)^2=r^2，通过Hough变换，将图像空间对应到参数空间。附录中的MATLAB程序为网上比较常见的，实际运行中存在一些问题，这里进行些修改。
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_...
1)对直线的检测不是特比理想,在程序中只用到了HoughLinesP函数简单处理;可能以后需要更好的处理方法。 2)对圆的检测还比较理想,程序中运用了HoughCircles函数处理,但是需要精细的调整参数,达到理想的效果。 /*! * \file houghTranslation.cpp * * \author ranjiewen ...
Hough变换基本原理 Hough变换是由Paul Hough于1962年提出的一种检测圆的算法,它的基本思想是将图像从原图像空间变换到参数空间,在参数空间中,使用大多数边界点都满足的某种参数形式作为图像中的曲线的描述,它通过设置累加器对参数进行累积,其峰值对应的点就是所需要的信息。