一、直线检测 1、直线检测 cv.HoughLines:使用标准霍夫变换,找到二值图像中的直线 lines = cv.HoughLines( image, # 8-bit、单通道的二值图像 rho, # 累加器的距离分辨率,以像素为单位 theta, # 累加器的角度分辨率,以弧度为单位 threshold, # 累加器的阈值参数,太大会过滤大部分直线,太小则误检测会很多...
观察前面的例子得到的结果图片,其中Hough变换看起来就像在图像中查找对齐的边界像素点集合。 但这样会在一些情况下导致虚假检测,如像素偶然对齐或多条直线穿过同样的对齐像素造成的多重检测。 二:HoughLinesP概率霍夫变换(是加强版)使用简单,效果更好,检测图像中分段的直线(而不是贯穿整个图像的直线) def line_detect_...
# maxLineGap: 控制检测出直线长短,在同一条直线上的点,能够被连接的最大距离,越大得到的线越长,如下图,点在直线上,若此时距离maxlineGap小于设定的值,则连接,否则就不连接 lines = cv2.HoughLines(image=edges, rho=1, theta=np.pi / 180, threshold=100) # #函数将通过步长为1的半径和步长为π/180...
因此,霍夫变换选择直线的基本思路是:选择有尽可能多直线交汇的点。 3.操作实例 3.1 HoughLines函数 OpenCV提供了函数cv2.HoughLines()用来实现霍夫直线变换,该函数要求所操作的源图像是一个二值图像,所以在进行霍夫变换之前要先将源图像进行二值化,或者进行Canny边缘检测。 函数cv2.HoughLines()的语法格式为: line...
一、直线检测 使用霍夫直线变换做直线检测,前提条件:边缘检测已经完成 代码语言:txt 复制 # 标准霍夫线变换 cv2.HoughLines(image, rho, theta, threshold, lines=None, srn=None, stn=None, min_theta=None, max_theta=None) image:经过边缘检测的输出图像,8位,单通道二进制源图像 ...
霍夫直线变换函数原型 在OpenCV 中提供了两个霍夫直线检测的函数,一个是标准霍夫变换,另一个是概率霍夫变换。 先学习一下标准霍夫变换吧,该变化方式也叫做多尺度霍夫变换。 该方法使用的函数是 cv2.HoughLines,函数原型如下 代码语言:javascript 复制
OpenCV提供了如下三种霍夫变换相关的函数: • HoughLines:检测图像中的直线。 • HoughLinesP:检测图像中的直线段。 • HoughCircles:检测图像中的圆。 检测线段 直线霍夫变换的原理。 图像中的每条直线都可以用方程y = kx + m表示。由于参数k和直线与X轴的夹角之 间并不是线性关系,因此将直线方程改写为以...
霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中检测是否存在直线的重要算法,该算法是由Paul Hough在1962年首次提出,最开始只能检测图像中的直线,但是霍夫变换经过不断的扩展和完善已经可以检测多种规则形状,例如圆形、椭圆等。霍夫变换通过将图像中的像素在一个空间坐标系中变换到另一个坐标空间坐标系中,使得在原空间中具有...
Java+opencv3.2.0实现hough直线检测 hough变换是图像处理中的一种特征提取技术,该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合特定形状的集合作为hough变换结果。 发展史: 1962年由PaulHough首次提出,用来检测直线和曲线。 1972年由Richard Duda & Peter Hart推广使用,扩展到任意形状物体的识别。