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基于Hough变换原理实现图像直线检测【附源代码】

---- 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。 ? ? 以下是两者的变换关系： ① 空间域到变换域： ? 其中， ? 注意上式的最值，编程中需要据此预定义投票矩阵。...② 变换域到空间域： 由 ? 知： ? 注意此反变换，编程中利用投票矩阵找到后据此需要做变换得到直线。 ?...(本素材来源于alibaba.com.cn) 图像二值化与边缘检测 clear;clcI1=imread('p1.jpg'); % 可以自行找图片素材I1...row) theta0=theta(row(i)); rou0=line(i)-maxRou; %求对应的直线 x=1:m; y=-x*cotd(theta0)+rou0/

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hough变换检测直线原理(opencv霍夫直线检测)

直线的霍夫变换： 霍夫空间极坐标与图像空间的转换公式： p = y * sin(theta) + x * cos(theta); 之后遍历图像的每个坐标点，每个坐标点以一度为增量，求取对应的p值，存入数组中...，查找数组中数目大于一定阈值的p和theta，再在图像空间中把 直线 恢复出来 霍夫变换就是把图像左边空间上的线段转换到霍夫空间一个点，然后通过点的数目多少来确定是否为一条线段（但是画出的结果为一条直线...Hough检测 * 参数：image0为原图形，image1为边缘检测结果，w、h为图像的宽和高 * 由于得到的Hough变换结果图像与原图像大小不同，为了得到新的宽高信息 * w、h使用引用类型 **...变换结果图的大小 重新为输出图象分配空间 // if(image1 !...，通过膨胀后的图像减去原始图像得到的边缘图像，用来检测是否得到了边缘 //ResultImage = nullptr; //unsigned char** HoughBuf = nullptr

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Matlab 使用Hough霍夫变换进行直线检测+寻找最长直线

基本思路 先使用上文介绍的Prewitt算子将输入的图像边缘化处理，再使用霍夫变换检测直线。 其中使用到了matlab的hough，houghpeaks,houghlines等函数....输入f是二值图像，val1是0到90的标量，指定了沿θ轴霍夫变换的间距(默认是1)，val2是0。...函数houghpeaks 线检测和连接用的霍夫变换的第一步是用高的计数寻找累加单元(工具箱文本把高的计数单元作为峰值)。...因为存在霍夫变换参数空间中的量化和典型图像的边缘并不是很完美的直线这样的事实，霍夫变换的峰值倾向于相比霍夫变换单元更多。...输出lines是结构数组（可能检测到多条直线），长度等于找到的线段数。结构中的每个元素可以看成一条线，并含有下列字段： point1：两元素向量[r1, c1]，指定了线段起点的行列坐标。

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Python OpenCV 霍夫（Hough Transform）直线变换检测应用

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。...：阈值； lines：返回值，极坐标表示的直线； sen：是否应用多尺度的霍夫变换，如果不是设置 0 表示经典霍夫变换； stn：是否应用多尺度的霍夫变换，如果不是设置 0 表示经典霍夫变换； min_theta...该函数的返回值就是上篇博客提及的 （ θ,ρ ），其中 ρ 的单位是像素， θ 的单位是弧度。 既然是直线检测，那我们先把图像的边缘检测出来，通过之前学习的知识即可，加入滑动条，方便调参。...edges = cv.Canny(gaussian, 70, 150) cv.imshow("edges", edges) # Hough 直线检测 # 重点注意第四个参数 阈值，只有累加后的值高于阈值时才被认为是一条直线...概率霍夫变换（Probabilistic Hough Transform） 概率霍夫变换是一种概率直线检测，它是针对于上文标准霍夫检测的优化，核心点是采取概率挑选机制，选取一些点出来进行计算，相当于降采样

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基于Python利用OpenCV实现Hough变换的形状检测

今天我们将学习如何借助霍夫变换技术来检测图像中的直线和圆。 什么是霍夫空间？ 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。...霍夫空间中的点线关系 图像空间上的单个点转化为霍夫空间上的曲线，其特殊性是图像空间上一条直线之间的点将由具有单个接触点的多条曲线表示。 这将是我们的目标，找到一组曲线相交的点。 什么是霍夫变换？...霍夫变换是一种特征提取方法，用于检测图像中的简单形状，如圆、线等。 “简单”特征是通过参数的形状表示推导出来的。...一个“简单”的形状将仅由几个参数来表示，例如一条直线可以用它的斜率和截距来表示，或者一个圆可以用 x、y 和半径来表示。 在我们的直线示例中，霍夫变换将负责处理图像上的点并计算霍夫空间中的值。...使用 OpenCV 检测直线 在OpenCV中，使用霍夫变换的线检测是在函数HoughLines和HoughLinesP（概率霍夫变换）中实现的。我们将重点讨论后者。

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hough变换检测圆原理(定位变换后的面如何变成实体)

Hough变换基本原理 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...因此，对于Hough变换，有以下对应关系： 图像空间的一条直线在参数空间映射为一个点。 图像空间的一个点映射为参数空间的一条正弦曲线。...Hough圆检测原理及方法 Hough变换不仅适用于直线检测，还适用于任何形式的f(x,a)=0所表示的图形的检测，其中x 表示坐标向量，a表示系数向量。...为加快Hough变换检测圆的速度，学者们进行了大量研究，也出现了很多改进的Hough变换检测圆的方法。...但这种改进的Hough变换检测圆的方法其检测精度并不高，原因在于，此种方法利用了边界斜率。

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大神带你玩转matlab图像处理（6）——Hough变换

过冷水重点讲讲Hough变换。 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。...基本原理在于利用图像空间和Hough参数空间点与线的对偶性，把图像空间中检测问题转换为参数空间。通过在参数空间里进行简单的累加统计，然后在Hough参数空间寻找累加器峰值的方法找检测直线。...在图像处理中，从图像中识别几何形状的基本方法之一是Hough变换，它有很多改进算法。最基本的Hough变换是从黑白图像中检测直线。...Hough 变换的精髓在于投票算法，将图像空间转换到参数空间进行求解。假如已知黑白图像上画了一 条直线，要求出这条 直线所在的位置。

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OpenCV学习+常用函数记录③：霍夫变换与轮廓提取

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...霍夫圆形检测 def hough_circle(gray_img): # 定义检测图像中圆的方法。...目前唯一实现的方法是cv2.HOUGH_GRADIENT method = cv.HOUGH_GRADIENT # 累加器分辨率与图像分辨率的反比。...轮廓提取 基于图像边缘提取或二值化的基础寻找对象轮廓 边缘提取的阈值会最终影响轮廓发现的结果 主要API有以下两个 findContours 发现轮廓 drawContours 绘制轮廓 4.1

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前端 + AI —— 走进无码时代

样式提取方案 本文基于OpenCV-Python实现图像的样式检测，主要分为三步： 1. 从图片检测并分离组件区域； 2. 基于组件区域进行形状检测； 3. 对符合规则形状的组件进行样式计算。 1....这里运用霍夫变换(Hough Transform)方法，它是一种识别几何形状的算法，主要采用投票机制从多个特征点拟合图像中线段和曲线的参数方程。...2.2.1 矩形检测 检测矩形主要分两步：1）通过霍夫直线变换检测外轮廓的边；2）根据边（线段）集合判断是否符合矩形特征。...: minLineLength = 10 maxLineGap = 4 # 霍夫直线变换输出检测到的线段数组 lines = cv2.HoughLinesP(img, 1...，我们通过聚类算法对目标图像让颜色相近的区域归类，这里采用k-means算法聚类，聚类特征基于图像的HSV色彩空间。

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【计算机视觉】【图像处理综合应用】路沿检测

路沿检测 路沿检测的流程如下： 图像预处理→边缘检测→Hough变换 图像预处理 灰度化 从视频中取出的每一帧是彩色图像，我们可以先将它变成灰度图像，即将图像中的每个像素的RGB值（红、绿、蓝）转换为一个单一的灰度值...图5 Hough变换 Hough变换是一种用于检测图像中几何形状的技术，将图像由图像空间变换为参数空间。它最初是由保罗·霍夫（Paul Hough）在1962年提出的，用于在图像中检测直线。...对于霍夫变换, 我们将用极坐标系来表示直线，因此直线的表达式可为： 图像空间中的一条线对应Hough空间中的一个点。 图像空间中的一个点对应Hough空间中的一条线。...Hough变换的基本思想是将图像中的像素点映射到参数空间中，并通过在参数空间中寻找峰值来检测几何形状。对于直线检测，参数空间通常是极坐标空间，其中每个像素点在参数空间中对应一条直线。...Hough线变换来检测路沿，经过多次测试和调参，我们最后采用高斯模糊进行图像预处理，然后使用canny进行边缘提取，最后使用Hough线变换绘制直线。

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霍夫变换

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。 下述内容转载自《霍夫变换Hough》 霍夫变换(Hough)是一个非常重要的检测间断点边界形状的方法。...反之，在参数空间相交于同一点的所有直线，在图像坐标空间都有共线的点与之对应。根据这个特性，给定图像坐标空间的一些边缘点，就可以通过Hough变换确定连接这些点的直线方程。...2.曲线检测 Hough变换同样适用于方程已知的曲线检测。 图像坐标空间中的一条已知的曲线方程也可以建立其相应的参数空间。由此，图像坐标空间中的一点，在参数空间中就可以映射为相应的轨迹曲线或者曲面。...Hough变换做曲线检测时，最重要的是写出图像坐标空间到参数空间的变换公式。...变换直线检测的Matlab实现 通过Hough在二值图像中检测直线需要以下3个步骤。

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OpenCV 图像分析之 —— 霍夫变换(Hough Transform)

霍夫变换（Hough Transform）是一个关于图像领域类的一个算法，被用来检测图像中的各类曲线，直线，圆，椭圆等等，本文记录相关内容与 OpenCV 实现。...霍夫变换 (Hough Transform) 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。...(Progressive Probabilistic Hough Transform) 霍夫变换用于检测直线的缺点 霍夫变换只是寻找图像中边缘像素的对齐区域，有些像素只是碰巧排成了直线，因此可能产生错误的检测结果...Hough变换做曲线检测时，最重要的是写出图像坐标空间到参数空间的变换公式。 对于已知的圆方程，其直角坐标的一般方程为： image.png 其中，(a,b)为圆心坐标，r为圆的半径。

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opencv(4.5.3)-python(二十九)--Hough线变换

翻译及二次校对：cvtutorials.com 目标 在本章中: • 我们将理解Hough变换的概念。 • 我们将看到如何使用它来检测图像中的线条。...• 我们将看到以下函数：cv.HoughLines(), cv.HoughLinesP() 理论 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。...第一个参数，输入的图像应该是二进制图像，所以在应用hough变换之前要应用阈值或使用canny边缘检测。第二个和第三个参数分别是ρ和θ的精度。...概率Hough变换是我们看到的Hough变换的一个优化。它不把所有的点都考虑在内。相反，它只考虑一个随机的点的子集，这对线的检测是足够的。我们只需要降低阈值。...OpenCV的实现是基于Matas, J. and Galambos, C. and Kittler, J.V. [164]的《使用渐进式概率Hough变换进行线条的鲁棒检测》。

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OpenCV 直线检测

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。...HoughLinesP() 函数有6个参数，依次是： 第1个参数是二值图像，通常是边缘检测后的灰度图。 第2、3 个参数是线段的几何表示ρ 和 θ 的精度（可以理解为步长）。...第4个参数表示Hough变换累加器的阈值，高于该阈值的直线才被保留。 第5个参数表示线段的最小长度。 第6个参数表示线段间的最大间隙。

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什么是hough变换(hough变换算法)

概要 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直线变换 原理 hough变换利用点、线对偶的思想，把提取图像空间中直线的问题转换成在参数空间/hough空间中计算点的峰值的问题。...思想：先随机检测出一部分直线，然后将直线上点的排查掉，再进行其他直线的检测 a)首先仅统计图像中非零点的个数，对于已经确认是某条直线上的点就不再变换了。...、长度，如果符合条件，则保存此线段，并mark这个线段上的点不参与其他线段检测的变换 附录 附录1 opencv3的标准hough变换关键代码截取 源码在opencv_path/source/opencv-x.x.x...src.data ) return -1; //Canny边缘检测，这个是hough变换的前提！！！

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17: 霍夫变换

学习使用霍夫变换识别出图像中的直线和圆。图片等可到文末引用处下载。...目标 理解霍夫变换的实现 分别使用霍夫线变换和圆变换检测图像中的直线和圆 OpenCV函数：cv2.HoughLines(), cv2.HoughLinesP(), cv2.HoughCircles()...教程 理解霍夫变换 霍夫变换常用来在图像中提取直线和圆等几何形状，我来做个简易的解释： 学过几何的都知道，直线可以分别用直角坐标系和极坐标系来表示： 那么经过某个点(x0,y0)的所有直线都可以用这个式子来表示...前面的方法又称为标准霍夫变换，它会计算图像中的每一个点，计算量比较大，另外它得到的是整一条线（r和θ），并不知道原图中直线的端点。...其中， 参数2：变换方法，一般使用霍夫梯度法，详情：HoughModes 参数3 dp=1：表示霍夫梯度法中累加器图像的分辨率与原图一致 参数4：两个不同圆圆心的最短距离 参数5：param2跟霍夫直线变换中的累加数阈值一样

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CV学习笔记(十五):直线检测

在这个函数中,使用的是霍夫变换(Hough Transform) 这是计算机视觉中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。...主要是用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。 最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。也就是今天我们要学习的内容. 一:如何实现霍夫变换?...一般来说我们可以通过设置直线上点的 阈值 来定义多少条曲线交于一点我们才认为 检测 到了一条直线. 综上所述:这就是霍夫线变换要做的. 它追踪图像中每个点对应曲线间的交点....如果srn = 0且stn = 0，则使用经典的Hough变换。 min_theta参数表示对于标准和多尺度Hough变换，检查线条的最小角度。...max_theta参数表示对于标准和多尺度Hough变换，检查线条的最大角度。

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CV学习笔记(十五):直线检测

在这个函数中,使用的是霍夫变换(Hough Transform) 这是计算机视觉中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。...主要是用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。 最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。也就是今天我们要学习的内容. 一:如何实现霍夫变换?...一般来说我们可以通过设置直线上点的阈值 来定义多少条曲线交于一点我们才认为 检测 到了一条直线. 综上所述:这就是霍夫线变换要做的. 它追踪图像中每个点对应曲线间的交点....lines参数表示储存着检测到的直线的参数对 (r,の)的容器 。 srn参数、stn参数默认都为0。如果srn = 0且stn = 0，则使用经典的Hough变换。...min_theta参数表示对于标准和多尺度Hough变换，检查线条的最小角度。 max_theta参数表示对于标准和多尺度Hough变换，检查线条的最大角度。

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基于深度学习的直线检测算法

直线检测是经典的底层视觉任务，对一些视觉任务，如自动驾驶、场景3D建模、无人机地平线检测等不可或缺。我们熟知的霍夫变换，就是解决直线检测问题的经典算法。...然而，传统算法缺乏鲁棒性，只能受限于简单的应用场景。如今在充分的标注数据支持下，基于神经网络的直线检测算法对检测精度和鲁棒性有了很大提升。在数据驱动下，通过神经网络解决底层视觉任务，效果一般会更好。...传统算法 经典的霍夫变换算法，其一般流程是：提取图像边缘，并将边缘点坐标变换到霍夫空间。霍夫空间中每个点都代表一条直线，图像中同一直线上的点在霍夫空间会产生交点。...但霍夫变换应用广泛，还可以应用于圆、椭圆等几何形状的检测。 LSD(line segment detection)也是传统的直线检测方法。...它是一种“感知聚类”方法，依赖于精心设计的图像特征和检测策略，其精度、算法复杂度等都要好于霍夫直线检测。其主要思想是基于梯度构建每个像素点的特征，来表征这一点可能处于什么方向的直线上。

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