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。
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：
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。
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。
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。
形状识别中常见的即是矩形框的识别，识别的主要步骤通常是：图像二值化，查找轮廓，四边形轮廓筛选等。当识别的目标矩形有一条边被部分遮挡，如图1所示，传统的识别方法就不能达到识别的目的。
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。
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.
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。
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
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。
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******** ） 。
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。
可以看到分别检测出了两个指针的左右两条边，然后可以由这四个角度算出两个指针中线的角度，具体计算过程写的有点复杂
文章：A COMPREHENSIVE OVERVIEW OF FISH-EYE CAMERA DISTORTION CORRECTION METHODS
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已经在人们的生活中占据了越来越重要的地位
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。
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。
本文整理了图像处理初学者应该需要了解的100个基础问题，涉及读取、显示图像、操作像素、拷贝图像、保存图像、灰度化（Grayscale）、二值化（Thresholding）、大津算法、HSV 变换、减色处理、平均池化（Average Pooling）、最大池化（Max Pooling）、高斯滤波（Gaussian Filter）、中值滤波（Median filter）、仿射变换（Afine Transformations）等100多个知识点。
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
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。
大体思路可以描述为Canny边缘检测-形态学闭操作-轮廓检测-Hough直线检测-确定四个角点-透视变换。
牛小明为四川长虹电器股份有限公司的资深专家，也跟CV君一样曾供职于华为，是两个可爱宝贝的父亲，研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等，Tel:15882855846; Email: xiaoming1.niu@changhong.com
霍夫空间极坐标与图像空间的转换公式： p = y * sin(theta) + x * cos(theta);
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.11806.pdf
一个比较简单的做法是利用computer vision技术从摄像头视角获取道路信息。然后是选取ROI(Region of Interest), 基本上就是选颜色 + 选区域。
本次挑战内容来自Udacity自动驾驶纳米学位课程，素材中车道保持不变，车道线清晰明确，易于检测，是车道检测的基础版本，网上也有很多针对复杂场景的高级实现，感兴趣的童鞋可以自行了解。
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
人机交互的活体检测方法需要通过对人脸做出实时响应来判断是否为活体，通常采用的方法有脸部姿态和读取指定数字等。
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。
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。
我还有改变的可能性 一想起这一点 我就心潮澎湃 文章目录 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 # 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 rho：距离步长 theta：角度步长 threshold：阈值，只有
图像处理是利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、重建、编码、压缩、几何变换、分割，提取特征等的理论、方法和技术。图像处理中，输入的是低质量的图像，输出的是改善质量后的图像。
前面一篇文章已经说过zbar中QR的解码流程，现在这里主要介绍一些技术关键点和专注优化策略上的建议：
上一篇《PaddleOCR C++动态库编译及调用识别（一）》中把PaddleOCR的动态库编译完也调用成功，也考虑了几个可以优化的方法，本来也是想按自己的想法做的优化，过程中也踩到了不少的坑，慢慢填吧。这篇文章算是做了一个踩坑的记录。
对于每个平面空间的像素点坐标（x，y）， 随着角度θ的取值不同，都会得到r值， （%+++%要点.B）而对于任意一条直线来说，在极坐标空间它的（r，θ）都是固定不变的， 则对于边缘图像的每个平面空间坐标点可绘制极坐标的曲线如图所示：
这个项目是我在GitHub上看到的，和我之前的Python+OpenCV实时图像处理，异曲同工，只不过是我对实时视频的处理，这个是图像处理，功能上感觉这个项目更加全面一些，特学习并分享~
原始图像 📷 help(argv); CommandLineParser parser(argc, argv, keys); if (parser.has("help")) { help(argv); return 0; } string filename = parser.get<string>(0); Mat img = imread(filename, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); if(
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。
http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/41864251
r_\theta=x_0\cdot\cos \theta+y_0\cdot\sin \thetarθ=x0⋅cosθ+y0⋅sinθ
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。
一、霍夫直线变换 1、霍夫直线变换 Hough Line Transform用来做直线检测 前提条件 – 边缘检测已经完成 平面空间到极坐标空间转换 2、霍夫直线变换介绍 对于任意一条直线上的所有点来说 变换到极坐标中，从[0~360]空间，可以得到r的大小 属于同一条直线上点在极坐标空(r, theta)必然在一个点上有最强的信号出现，根据此反算到平面坐标中就可以得到直线上各点的像素坐标。从而得到直线 3、相关API 标准的霍夫变换 cv::HoughLines从平面坐标转换到霍夫空间，最终输出是
文章：Robust Frame-to-Frame Camera Rotation Estimation in Crowded Scenes
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