圆检测是视觉处理的基础应用问题 目前主流的检测算法是基于hough变换的方法 其基本思想是将图像的空间域变换到参数空间 用大多数边界点满足的某种参数形式来描述图像中的边缘曲线 通过累加投票求得峰值对应点即为有效图元信息 该方法具有可靠性高 对噪声 变形部分区域残缺 边缘不连续适应性强等特点 但传统hough变换有如...
如随机Hough变换,它的主要思想是通过在图像空间中随机抽样来降低内存需求与计算时间,具体做法是在图像空间中随机选取不共线的三点映射到参数空间,参数空间的单元集是一个动态链表结构,当参数单元陈列的值到达一定阈值就认为其确定了一个圆,将其作为候选圆,再通告证据累计统计图像空间中落在该候选圆上的点数,若点数大...
它是从Hough变换(Hough transform)算法演变而来的。Hough变换圆拟合算法使用梯度信息来检测圆,并且它能够检测出各种大小、位置和形状的圆。 算法步骤如下: 1.首先对图像进行预处理,如灰度化、边缘检测等。 2.选择一组圆心候选点,可以采用图像中的各种特征点,例如边缘点、角点、中心点等。 3.对于每个候选点,设定一...
那么就有三个自由度圆心坐标a,b,和半径r。这就意味着一个圆需要三个参数来确定。 OpenCV 中提供的 cv.HoughCircle() 函数里面可以设定半径r的取值范围,相当于有一个先验设定,在每一个r来说,在二维空间内寻找a和b就可以了,能够减少计算量。 二、函数 cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, ...
Hough 变换是一种经典的图像处理技术,用于检测图像中的几何形状,如直线、圆等。在 Hough 变换中,直线和圆可以通过参数空间中的点来表示: 1. 直线的 Hough 变换:在直线检测中,Hough 变换将图像中的像素点映射到参数空间(θ, ρ) 中,其中 θ 表示直线与 x 轴的夹角,ρ 表示直线与图片原点的距离。直线在参数...
void cv::HoughCircles( … ); // Hough变换检测圆 其中,有关HoughLinesP( … )的内容,本文没有涉及,所以在此不作分析。我们只看标准Hough变换检测直线,和检测圆的函数。 1、icvHoughLinesStandard( … )函数的核心部分 // stage 1. fill accumulator,计算(ρ,θ),这里面用(r,θ)来表示。
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...
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)textRecord.txt文件,记录检测到的直线和圆的信息; 2)hough_trans.bmp文件,为在原图上标记有检测到直线和圆的图像; 3)canny_result.bmp文件,为在边沿提取的图上标记提取的直线,还可以调节阈值,观察效果; 4)HoughTranslation文件夹为程序工程;houghTranslation.cpp文件为源代码文件。
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。