用python的OpenCV实现视频文件的处理,用videoCapture打开视频文件,读取每一帧进行处理,然后用videoWriter保存成视频。
霍夫变换是一种特征提取技术,通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。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该特定形状的集合作为hough变换结果。空间变换将一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一空间的一个点上形成峰值。
Hough变换是由Paul Hough于1962年提出的一种检测圆的算法,它的基本思想是将图像从原图像空间变换到参数空间,在参数空间中,使用大多数边界点都满足的某种参数形式作为图像中的曲线的描述,它通过设置累加器对参数进行累积,其峰值对应的点就是所需要的信息。
Hough变换是一种流行的技术,可以检测任何形状。即使它是破碎的或扭曲一点点的形状,也可以检测。我们来看看它如何检测一条线。
hough变换最早Paul Hough提出,用来提取图像中的直线,后来Richard Duda和Peter Hart推广到提取图像中任意形状,多为圆和椭圆。本文学习经典hough变换。
Hough(霍夫)变换是一种用于检测线、圆或者图像中其他简单形状的方法。最初Hough变换是一种线变换,这是一种相对较快的检测二值图像中直线的方法,可以进一步推广到除简单线之外的情况。
Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法,HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来,各有优势:优势:HoughCircle对噪声点不怎么敏感,并且可以在同一个图中找出多个圆;反观拟合圆算法,单纯的拟合结果容易受噪声点的影响,且不支持一个输入中找多个圆 缺点:原始的Hough变换找圆,计算量很大,而且如果对查找圆的半径不加控制,不但运算量巨大,而且精度也不足,在输入噪声点不多的情况下,找圆效果远不如拟合找圆;为了提高找圆精度,相比拟合法,需要提供更多的参数加以控制,参数要求比较严格,且总体稳定性不佳 OpenCV内的HoughCircles对基础的Hough变换找圆做了一定的优化来提高速度,它不再是在参数空间画出一个完整的圆来进行投票,而只是计算轮廓点处的梯度向量,然后根据搜索的半径R在该梯度方向距离轮廓点距离R的两边各投一点,最后根据投票结果图确定圆心位置,其示意图如图1
在这一篇文章中我们将学习使用OpenCV中的 HoughLines 函数和 HoughLinesP 函数来检测图像中的直线.
Hough是基于特征值提取技术的图像变换方案。Hough运用两个坐标空间的之间的变换将在一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一个坐标空间的一个点上形成峰值,从而把检测任意形状的问题转换为统计峰值问题。
使用级联分类器检测图像中的对象。实现高维函数并存储评估参数,以便使用预装配HAAR分类器检测人脸。然后,为了避免误报,应用归一化函数并重试检测器。分类器实验和创建您自己的一组评估参数将通过OpenCV在线文档进行讨论。
OpenCV 中的 HoughLines() 和 HoughLinesP() 函数用来检测直线。它们的差别是第一个函数使用标准的 Hough 变换,第二个函数使用基于概率的Hough 变换(因此名称里有个P)。HoughLinesP() 只通过分析点的子集并估计这些点都属于同一条直线的概率,它是标准Hough变换的优化版本,拥有更快的执行速度。关于Hough变换的介绍可以参考这篇文章:
通过采用图像处理技术,可以将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其他信息形势输出,例如转化成音频输出己解决视 障患者的视力需求。但是,由于输入设备或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会出现某种程度的倾斜。因此,倾斜图像校正是当前文本图像研 宄领域中十分重要的课题,尤其在数字化、自动化领域。比如,提高OCR(Optical Character Recognition)识别率从而提高文档自动化处理效率,车牌号码自动 识别与交通监视,手写体自动识别,名片自动归类等。
这个是设定半径范围 50-70 后的效果,因为原图稍微大一点,半径也大了一些。
本文介绍了如何使用计算机视觉技术检测车道线,主要包括使用高斯模糊、Canny边缘检测、Hough变换等方法对车道线进行检测,以及通过这些方法对车道线进行提取、拟合和展示。同时,还介绍了一种基于ROI(Region of Interest)的车道线检测方法,该方法通过边缘检测、Canny边缘检测、Hough变换等步骤对车道线进行检测,并通过拟合、平滑等处理提取出车道线。最后,通过实验验证了该方法的可行性和有效性。
hough变换概念 在计算机中,经常需要将一些特定的形状图形从图片中提取出来,如果直接用像素点来搜寻非常困难,这时候需要将图像从像素按照一定的算法映射到参数空间。hough变化提供了一种从图像像素信息到参数空间的变换方法。对于像直线,圆,椭圆这样的规则曲线hough是一种常用的算法。hough变化最大的优点在于特征边缘描述中间隔的容忍性并且该变换不受图像噪声的影响。
霍夫圆变换的基本思路是认为图像上每一个非零像素点都有可能是一个潜在的圆上的一点,跟霍夫线变换一样,也是通过投票,生成累积坐标平面,设置一个累积权重来定位圆。如下图:
r_\theta=x_0\cdot\cos \theta+y_0\cdot\sin \thetarθ=x0⋅cosθ+y0⋅sinθ
如果可以用数学形式表示形状,则霍夫变换是检测任何形状的一种比较流行的技术。即使形状有些破损或变形,也可以检测出形状。本文将讲解如何将它何作用于一条线。
在我们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,我们将通过一个例子来进行了解。
以下代码均在python3.6,opencv4.2.0环境下试了跑一遍,可直接运行。
昨天突然接到一个需求,识别井盖且判断是否有井盖或无井盖。而且时间紧急,比赛突然加的需求,只给一天时间。一天时间用深度学习方法大概率是来不及了,采集数据标注数据训练模型都要花时间。
在本文中,随着多媒体技术的不断发展,数码相机,高清拍照手机等多媒体设备己经在人们的生活中占据了越来越重要的地位 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ) 。
霍夫圆变换与霍夫直线变换的原理类似,也是将圆上的每个点转换到霍夫空间, 其转换的参数方程如下: 对于圆来说,θ的取值范围在0~360°,这样就有了三个参数, 另外两个参数是圆心(x
空间域的n个点在变换域中对应为n条曲线(如下左图),这些曲线交点在空间域对应一条直线(如下右图),这条直线经过之前空间域的若干点,hough变换的目的就在于选出这样的直线。程序中,Hough变换根据较高投票数确定,通过反变换得到直线。
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之前吃串串火锅,老板数竹签不是称重就是用手慢慢数,但是称重似乎总是得不到正确的竹签数目,而且容易暗箱操作;而慢慢数总是要等待比较长的时间,感觉两者对处理数竹签的问题都存在比较大的缺陷。因此,一款可以数竹签的应用因此产生,一下就弥补了两种处理方式所存在的缺陷。
自动驾驶汽车是人工智能领域最具颠覆性的创新之一。它们借助深度学习算法不断推动社会发展,并在移动领域创造新的机遇。自动驾驶汽车可以去任何传统汽车可以去的地方,也能像经验丰富的人类驾驶员一样完成各种操作。但是,正确的训练是非常重要的。在自动驾驶汽车的训练过程中,车道检测是其中的一个重要步骤,也是最初要完成的步骤。今天,我们将学习如何使用视频进行车道检测。
OpenCV图像项目中,圆的检测很常见。 例如:检测烂苹果的个数,寻找目标靶心,人眼,嘴巴识别等。 其中用到的关键技术是OpenCV中集成的霍夫圆检测函数。 HoughCircles( InputArray image, // 输入图像 ,必须是8位的单通道灰度图像 OutputArray circles, // 输出结果,发现的圆信息 Int method, // 方法 - HOUGH_GRADIENT Double dp,
封装在OpenCV函数**cv.HoughLines**()中。它只是返回一个:math:(rho,theta)值的数组。ρ以像素为单位,θ以弧度为单位。第一个参数,输入图像应该是二进制图像,因此在应用霍夫变换之前,请应用阈值或使用Canny边缘检测。第二和第三参数分别是ρ和θ精度。第四个参数是阈值,这意味着应该将其视为行的最低投票。请记住,票数取决于线上的点数。因此,它表示应检测到的最小线长。
最近,我们发现自己不得不在应用程序中加入文档扫描功能。在做了一些研究之后,我们偶然发现了一篇熊英写的文章,他是Dropbox机器学习团队的成员。该文章介绍了如何Dropbox的的机器学习团队通过强调他们通过去的步骤,并在每个步骤使用的算法来实现他们的文档扫描仪。通过那篇文章,我们了解了一种称为霍夫变换的方法, 以及如何将其用于检测图像中的线条。因此,在本文中,我们想解释Hough变换算法,并提供该算法在Python中的“从头开始”的实现。
opencv4.3包括集成ARM上tengine推理加速引擎框架支持,OpenVINO加速引擎默认使用 nGraph API等重大改动。
最近因为有些重要工作需要处理,系列文章因此搁置,月底时间稍微充裕,我们继续上一次的主题,聊一聊3D几何语义中的边界属性,感兴趣的同学可以回顾一下上一篇分享。
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了,为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉,小白准备了【走进OpenCV】系列,主要帮助小伙伴了解如何调用OpenCV库,涉及到的知识点会做简单讲解。
Halcon中对应的例子为inspect_bottle_mouth.hdev,用于检测酒瓶瓶口是否出现破损等缺陷情形,检测效果如下:
识别道路上的车道是所有司机的共同任务,以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内,并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。
OpenCV 霍夫变换与轮廓提取 3. 霍夫变换 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.IMREAD_COLOR) gr
前阵子在做方案时,得了几张骨钉的图片,骨科耗材批号效期管理一直是比较麻烦的,贴RFID标签成本太高,所以一般考虑还是OCR的识别比较好,因为本身骨钉的字符是按圆印上去的,直接截取图片进行OCR没法识别,需要经过图像处理后再识别,所以这篇就是学习一下OpenCV的极坐标变换函数。
Py之cv2:cv2库(OpenCV,opencv-python)的简介、安装、使用方法(常见函数、方法等)最强详细攻略
导语:前端智能化,就是通过AI/CV技术,使前端工具链具备理解能力,进而辅助开发提升研发效率,比如实现基于设计稿智能布局和组件智能识别等。
本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点,全部掌握,OpenCV 入门阶段就顺利通过了。
这是OpenCV每年例行发布的春季版,DNN模块依旧是开发重点,官方一直在进行深度学习推理功能的完善和例程的丰富,另外社区也贡献了不少亮点,我们一起来看看吧!
本次文章,没有太多好写的,就是最近做的一个机器视觉的课程设计作业,是要做一个流水线的生产线建模以及对于产品的检测识别,我个人承包了圆心半径检测的内容,熬了好几天,终于找到了一个好的算法可以比较迅速准确的找到圆了。天不负我!!
上一篇《OpenCV极坐标变换函数warpPolar的使用》中介绍了极坐标变换的使用,文中提到过因为手机拍的照片,部分地方反光厉害。OpenCV本身也有一个消除高亮的函数,今天这篇就是来了解一下消除高亮函数的使用,就结果来说,有效果,但不多。
一、引言 现在,扫描二维码已经成为我们生活中取款、付款、登录APP等常见操作中必不可少的一环。那么,当我们使用手机扫描二维码时,整个过程发生了什么?本文将从原理到实现两个方面,全面揭开扫描二维码的神秘
OpenCV 的 HoughCircles() 函数可以用来在一张单通道图像里检测圆形物体。下面是各参数的介绍:
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