OpenCV4可是个好帮手呢。它里面的霍夫变换函数就像是一个魔法棒,一挥,就能对图像进行处理。在测圆的时候,我们要给这个函数一些参数。比如说,我们得告诉它这个圆大概的半径范围是多少。这就像我们告诉侦探,我们要找的东西大概是多大个儿的。要是这个范围给得太离谱,那可能就找不到我们想要的圆啦。而且呢,这个函数...
霍夫圆变换的工作方式与前一个教程中解释的霍夫线变换大致类似。 在线检测情况下,线由两个参数定义 。在圆圈情况下,我们需要三个参数来定义圆: 在哪里 定义中心位置(格力点)并且 是半径,这允许我们完全定义一个圆,如下所示: 为了提高效率,OpenCV实现了一种比标准Hough变换稍微复杂的检测方法:霍夫梯度法。有关详...
3.1 霍夫直线 3.2 霍夫圆 4. 轮廓提取 4.1 查找轮廓 4.2 绘制轮廓 3. 霍夫变换 首先放上霍夫变换官方文档:[霍夫直线变换官网文档] 3.1 霍夫直线 import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 1. 将图片以灰度的方式读取进来 img = cv.imread("../img/weiqi.jpg", cv....
cv.HoughCircles()方法 参数分别为:image、method、dp、minDist、param1、param2、minRadius、maxRadius其中:image为灰度图像;method使用的方法为霍夫梯度法,目前已知的有HOUGH_GRADIENT和HOUGH_GRADIENT_ALT两种,后者的准确率会更高一点;dp为累加器分辨率与图片分辨率的反比。minDist为两个圆中心的最小距离;param1对于...
通过阈值分割提取图像中的目标物体前景,或者边缘提取目标物体的轮廓,在这些前景中可以寻找感兴趣的几何形状,如直线,圆,三角形,矩形等。 1. 点集的最小外包 opencv中提供了拟合像素点的最小外包旋转矩形,最小外包直立矩形,最小外包圆,最小外包三角形和最小凸包,其对应函数使用如下: ...
2. 霍夫圆变换 cv2.HoughCircles()函数利用霍夫变换查找图像中的圆,其基本格式如下: circles = cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]) 参数说明: circles:返回的圆 image:原图像,必须是 8 位的单通道二值图像 method...
其中r表示直线到原点的最短距离,θ表示x轴与原点到直线最短距离的夹角。在Python语言中,OpenCV的霍夫直线检测函数如下: lines = cv2.HoughLines(image, rho, theta, thresh, [, lines[, srn[, stn[, min_theta[, max_theta]]]) * lines是输出检测到的直线的向量,每条直线用(r,θ)表示。r表示直线到原...
2.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...
我们实际使用仅边缘图像作为霍夫变换的参数非常重要,否则算法将无法按预期工作。 使用OpenCV 检测圆 该过程与直线的过程大致相同,不同之处在于这次我们将使用 OpenCV 库中的不同函数。我们现在将使用 HoughCircles,它接受以下参数: image: 8 位、单通道、灰度输入图像。
今天,我们将学习如何借助称为霍夫变换的技术来检测图像中的直线和圆。在开始对图像应用霍夫变换之前,我们需要了解霍夫空间是什么,我们将通过示例的方式来学习。 1、参数空间 当我们处理图像时,我们可以想象图像是在某些x和y坐标上的2d矩阵,在此之下,一条线可以描述为 y = mx + b ...