为什么在密密麻麻的圆圈图像中查找圆圈时，imfindcircles不起作用？
imfindcircles是MATLAB中的一个函数，用于在图像中查找圆圈。它基于圆圈的边缘检测和霍夫变换算法来定位圆圈。
当imfindcircles不起作用时，可能有以下几个原因：
- 图像质量问题：imfindcircles对图像质量要求较高，如果图像模糊、噪声较多或者对比度较低，可能导致函数无法正确检测圆圈。可以尝试对图像进行预处理，如去噪、增强对比度等。
- 参数设置不当：imfindcircles有一些参数需要根据具体情况进行调整，如半径范围、灵敏度等。如果参数设置不当，可能导致函数无法正确检测圆圈。可以尝试调整参数的取值范围，或者使用自适应的参数选择方法。
- 圆圈特征不明显：如果圆圈在图像中的特征不明显，如颜色与背景相似、边缘模糊等，imfindcircles可能无法正确检测。可以尝试使用其他图像处理方法来增强圆圈的特征，如边缘检测、滤波等。
- 圆圈数量过多或过少：imfindcircles对圆圈数量的估计有一定限制，如果圆圈数量过多或过少，可能导致函数无法正确检测。可以尝试调整参数或者使用其他方法来处理。
总之，imfindcircles在查找圆圈时可能受到图像质量、参数设置、圆圈特征等多个因素的影响。根据具体情况进行调整和优化，可以提高圆圈检测的准确性和效果。
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1回答
我的工作是在Matlab中进行图像分割、边缘检测以及通过重建实现开闭。我试图在一个非常嘈杂的图像中识别圆形物体，目的是用这些圆形物体的边缘创建一个蒙版，然后在原始图像中叠加这样的蒙版。在通过重建应用开放和闭合以及分水岭函数来识别对象的边界和原始图像的二进制掩模之后，我能够获得对应于全圆和半圆的边缘。虽然识别出的完整圆圈很少，我得到的大多是半个圆圈，但这种方法过滤掉了图像中的大部分噪声。
为了得到完整的圆的边缘，我使用了canny函数进行边缘检测。此函数获取大多数圆形对象的完整边缘，但它还绘制图像中噪声的边缘。这不允许我创建一个很好的蒙版来叠加在原始图像中。
那么问题是，是否有任何有效的方法来消
浏览 2提问于2017-05-28得票数 0
我试着用OpenCV探测到大量的小圆圈，它们彼此比较接近(只有大约20个像素)。我已经设法使用cv::inRange()和cv::Canny()创建了这个掩码。
原始图像
面具
然而，当我使用cv::HoughCircles()时，只有一些圆圈被准确地检测到。目前，我使用的cv::HoughCircles()参数如下：
cv::HoughCircles(mat, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 2, mat.rows / 256, 100, 8, 2, 8);
这种方法不足以检测如此小且紧密的圆，还是只需要修改cv::HoughCircles()的参
浏览 2提问于2013-07-27得票数 2
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我是使用python的opencv新手，所以请耐心等待。我有一个不同大小的圆圈的托盘，就像在链接中一样。这不是我实际拥有的图像，但它与上面的非常相似。我必须检测图像中的托盘，并找到托盘中所有孔(圆)的轮廓。托盘可能会倾斜，这取决于拍摄图像的用户。到目前为止，我在图像上使用了高斯模糊和精明边缘检测，并填补了精明边缘检测中的空白。这是经过Canny边缘检测后的图像
这是形态学之后的图像。
然后我使用findcontour并试图找到有4个顶点的最大轮廓，理想情况下就是托盘本身。轮廓检测只能识别左侧垂直边界和顶部水平边界。它无法识别纸盘的4个边缘。
这是我到目前为止的代码：
import nump
浏览 20提问于2017-06-29得票数 1
1回答
我正在试用vlfeat，从图像数据库中获得了大量的功能，我正在测试平均平均精度(MAp)的地面真相。总的来说，我得到了大约40%。我看到一些论文的MAp越来越高，而使用的技术与我的非常相似:标准的word包。
我目前正在寻找一个获得更高的MAp标准袋的word技术的答案。虽然我看到还有其他实现，如SURF和其他什么的，让我们继续使用标准Lowe的SIFT和这个问题中标准的单词包。
所以事情是这样的，我看到vl_sift有了阈值，允许您对特性选择更加严格。目前，我知道更高的阈值可能会给你带来更小、更有意义的“好”特征列表，并可能减少一些噪音特征。的“好”特征意味着，给定相同的图像具有不同的变化，
浏览 3提问于2013-02-16得票数 0
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微信小程序前端和后端分别要做些什么 ? 所有需要的东西有哪些 ? (请尽量详细点)
标题：人脸识别 - 智能图像服务 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/641/12397
浏览 2460提问于2018-01-24
3回答
查找圆形边：
、、
查找圆形边：
以下是我发布的两张示例图像。
需要找到圆的边：
有没有可能开发一种通用的圆算法，可以在所有情况下找到所有可能的圆？如下图1.圆圈可以有不同的颜色(白色，黑色，灰色，红色) 2.背景颜色可以不同3.大小不同
请建议一些想法来写一个算法，应该在上面的圆圈上工作
浏览 2提问于2012-06-01得票数 1
在图像中检测圆的可能的快速方法是什么？
例如:我有一个大圆圈的图像，在大圆圈里面有6个小圆圈。
我需要在不使用霍夫圆(OpencV)的情况下找到一个大圆。
浏览 0提问于2013-04-08得票数 9
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1回答
下面的图片显示了一个房子块的航拍照片(重新定位的最长的侧面垂直)，以及同一图像受到自适应阈值和高斯的差异。
房子的屋顶图案在AdThresh图像上是显而易见的(对人类来说)：这是一个连接一些明显的点的问题。在样本图像中，找到下面的蓝色框-
我已经成功地实现了HoughLinesP()和findContours()，但是没有什么是明智的(可能是因为我遗漏了一些细微之处)。未能找到与蓝色框类似的任何远程内容的python脚本块如下所示：
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# read in f
浏览 1提问于2015-06-25得票数 4
2回答
在图像中检测这些圆形形状的最快方法是什么？
半径总是在(80-100毫米)之间。背景总是白色的。圆圈永远都在中间。
我已经试过了，但我真的不能让它起作用。我对此很陌生，我觉得霍夫变换对此来说是一种过分的打击。请建议我用正确的方法来做这件事。
更新
这是我在应用hough变换后得到的。
我使用了上面提到的算法。
以下是大算法的相关代码
% applying Hough Below
[accum, circen, cirrad] = ...
CircularHough_Grd(gR, [89 93],...
17.4, 13, 1); % this execu
浏览 2提问于2013-12-05得票数 3
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3回答
Hough圆圈不能探测眼睛虹膜
、、、、
我想用Hough Circle算法检测眼睛虹膜及其中心。
我用的是这个代码：
private void houghCircle()
{
Bitmap obtainedBitmap = imagesList.getFirst();
/* convert bitmap to mat */
Mat mat = new Mat(obtainedBitmap.getWidth(),obtainedBitmap.getHeight(),
CvType.CV_8UC1);
Mat gr
浏览 3提问于2016-02-09得票数 6
2回答
我试图用缺席函数减去两幅图像，提取运动目标，效果很好，但有时背景会出现在前景前面。这实际上发生在背景和前景颜色相似时，有什么解决办法来解决这个问题吗？这可能是对上述问题的描述不够；因此，我在下面的中附加图像。谢谢..
浏览 2提问于2017-02-28得票数 0
1回答
我需要能够将黑白图像转换成一系列的线(起点，终点)和圆(起点，半径)。我有一个恒定的“笔宽”。
(我正在使用一个只能处理这种图形的屏幕)。
问题是，我不想让事情变得过于复杂-我可以用大量的小线条来表示任何图像，但绘制它会花费很多时间，所以我基本上想用这些线条和圆圈来“近似”图像。
我尝试了几种方法(猜测线条，逐区域工作，等等)，但没有一种方法在不使用大量线条和圆圈的情况下取得了任何合理的结果。
有没有关于如何处理这个问题的想法？
提前感谢！
浏览 0提问于2015-05-06得票数 0
我试图从一张几何图形的图片中检测线条的存在。例如，有一个三角形，我正在寻找它的一个角的平分线。所以我知道队伍应该排在哪里，应该排多长。
到目前为止，我的方法是使用Hough变换函数检测所有行，并在这些行中查找我的行。然而，这是相当慢的，而且在概念上也不是很好。事实上，由于我知道我正在寻找的细分市场的两端，直接在这个地方寻找似乎更自然。
为了做到这一点，我的第一个直觉是使用Canny的结果并循环遍历每个应该包含一条线的像素。在我实现这一点之前，我想知道是否已经存在类似的方法，或者是否有更专业的简历专家会推荐另一种方法。我见过，但我正在寻找线条，而不是轮廓，所以我不确定这是否有效……
浏览 1提问于2011-10-10得票数 1
现象描述:
一直都用 ssh ubuntu@ip
，今天突然出了 Permission denied, please try again
了用后台重置密码后，再用ssh ubuntu@ip 登录是可以的。
再过半天不到的时间，就发现用不了了，出现：
Permission denied, please try again
试图更改/etc/sshd_config，添加permitpassword authentication 为true,
service ssh restart
仍然不工作
@腾讯云
@腾讯云技术支持
浏览 7796提问于2018-04-17
2回答
我有一幅像这样的图片：
我有一项任务，就是把所有的瓶子都圈在开瓶的周围。我创建了一个简单的算法并开始工作。我的算法如下：
selected.Find 阈值，原始图像在其中做一些形态学上的开口，在中填充空孔，利用区域道具将图像中的部分分离出来，使得仅相当于瓶口的面积是每个瓶子的质心，并在每个瓶子周围画圆圈。
我按照上面的算法做了，但我有一部分图像，我画了一个圆圈。这是因为我选择了这个区域，因为瓶口的面积和残留的噪音几乎是一样的。所以我做出了这样的数字。
应用于图像的处理如下所示：
在原始图像上绘制圆圈后的最后一幅图像是这样的：
我认为我可以处理额外的圆圈，也就是说，
浏览 2提问于2011-11-13得票数 10
回答已采纳
H3C防火墙和腾讯云IPSEC的VPN打通，云上PING不通云下，但是云下可以PING通云上内网，请问怎么处理？
浏览 327提问于2023-08-09
1回答
本人一个蛋糕面包店，想自己搞一个微信小程序做外卖服务，程序有了，域名已经在腾讯云里注册了，现在准备购买腾讯的云服务器，需要什么配置的，哪位大神能帮解答下吗，谢谢
浏览 874提问于2019-05-25
2回答
我想要检测一个物体，我试着使用OpenCV的Houghcirles函数，但我不能为所有的图像获得更好的参数，但是通过执行这些参数，我可以过滤掉圆圈。我使用的代码是
int main()
{
// Load an image
src = imread("occupant/cam_000569.png");
threshold(src,binary,52,255,0);
imwrite("binary.png",binary);
canny(src,canny,50,200,3);
houghcircles(canny,circles,CV_HOUGH_GRADIE
浏览 22提问于2017-01-25得票数 2
回答已采纳
2回答
问题
我试图使用opencv2在静止图像中检测PlayStation移动运动控制器。为了增加圆球和背景之间的对比度，我决定修改输入图像，以自动缩放图像平均水平与每个通道96以上之间的亮度级别，然后在转换为灰度时，取最大值而不是默认变换，因为一些圆球是饱和的，但不是“亮”的。
然而，我在调整参数方面的最佳尝试似乎不太好，检测到的圆圈没有明显的效果。
我能做些什么来提高检测的准确性？你认为我还能用什么其他的改进或算法？
样本
从最好到最坏的顺序：
2根魔杖，1根魔杖被检测到(显示所有2个检测到的圆圈)
2魔杖，1魔杖与许多不存在的圆圈(显示前4个圆圈)
1魔杖(在深色背景下)，共有6个
浏览 7提问于2019-09-25得票数 1
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2回答
我有一个像这样的图像：
我想在白色上写一个黑色的数字，这样我就可以用OCR来识别它了。我如何在Python中实现这一点？
非常感谢，
约翰。
浏览 3提问于2013-11-29得票数 2
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