OpenCV提供了两个主要的函数来进行霍夫直线检测:cv2.HoughLines和cv2.HoughLinesP。 cv2.HoughLines:该函数返回检测到的直线的参数(ρ和θ),其中ρ表示直线到图像原点的距离,θ表示直线的角度。 cv2.HoughLinesP:该函数直接返回直线的两个端点坐标,因此更适合需要直线具体坐标的场景。 3. 图像预处理 在进行霍夫直线检...
#endregion #region 直线检测 LineSegmentPoint[] lines; //霍夫直线检测(返回的数组中每一个元素中包含两个点的坐标值,直线的起点和结束点,构成一条直线) lines = Cv2.HoughLinesP(edges, rho, Math.PI / theta, threshold, minLineLength, maxLineGap); for (int i = 0; i < lines.Length; i++) {...
OpenCV实现的是一个比标准霍夫圆变换更为灵活的检测方法——霍夫梯度法,该方法运算量相对于标准霍夫圆变换大大减少。其检测原理是依据圆心一定是在圆上的每个点的模向量上,这些圆上点模向量的交点就是圆心,霍夫梯度法的第一步就是找到这些圆心,这样三维的累加平面就又转化为二维累加平面。第二步是根据所有候选中...
霍夫变换是用于检测图像中的简单形状(诸如圆形,线条等)的特征提取方法。 “简单”形状是指可以仅由几个参数表示的形状。例如,一条线可以用两个参数(斜率,截距)表示,一个圆有三个参数——圆心坐标和半径(x,y,r)。霍夫变换在图像中找到这样的形状方面做得很好。 使用霍夫变换的主要优点是它对遮挡不敏感。 让...
(5)但是 如果直线斜率不存在的时候 霍夫空间那就不容易表示 因此我们换成极坐标 一样的转换原理 先求极坐标方程 其中参数从斜率a和截距b变成 极径p和极角θ 比如下面的变换对比 具体计算过程举例: 2.OpenCV C++实现 /* *参数说明: *src:待检测的原图像 ...
下面的例子,通过 Canny 查找提取图像的边缘,然后映射到霍夫空间进行直线检测,最后绘制找到的直线。 #include"opencv2/imgproc.hpp"#include"opencv2/highgui.hpp"usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){Mat src=imread(".../country_road.jpg");imshow("src",src);Mat gray;cvtColor...
在取得图像边缘的基础上, 对一些特定的几何形状边缘,如直线、圆,通过图像霍夫变换把图像从平面坐标空间变换到霍夫坐标空间, 就可以通过求取霍夫空间的局部极大值方法(其实就是霍夫空间中的曲线交集点), 得到极坐标空间对应参数方程中直线的两个参数(r,θ), 从而计算得到边缘图像中的所有直线(基于平面坐标)的数目...
霍夫直线检测 opencv 本次实验是检测图像中的直线,用到了HoughLines()和HoughLinesP()函数,其中HoughLinesP()称为累计概率霍夫变换,实验结果显示累计概率霍夫变换要比标准霍夫变换的效果好。具体的参数介绍书中网上都有,可参照此博客https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6881686.html...
累计概率霍夫变换的输出线条为xy坐标。 int x1 = lines[0][0]; int y1 = lines[0][1]; int x2 = lines[0][2]; int y2 = lines[0][3]; 更多关于霍夫变换: https://blog.csdn.net/cc1949/article/details/79747205?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearn...
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 accumulator for( i = 0; i < height; i++ ) ...