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如何改进Hough圆变换检测散乱点构成的圆

Hough圆变换是一种常用的图像处理算法，用于检测图像中散乱点构成的圆。为了改进Hough圆变换的检测效果，可以考虑以下几个方面的优化：

参数调节：Hough圆变换中的参数包括圆心坐标和半径的取值范围，可以根据实际情况进行调节。通过合理选择参数范围，可以提高圆的检测准确性。
边缘检测：在进行Hough圆变换之前，可以先对图像进行边缘检测，例如使用Canny边缘检测算法。边缘检测可以提取出图像中的边缘信息，有助于减少噪声干扰，提高圆的检测效果。
阈值设定：Hough圆变换中需要设定一个阈值来判断是否检测到了一个圆。可以根据实际情况调节阈值的大小，以达到较好的检测效果。通常情况下，较高的阈值可以提高检测的准确性，但可能会导致漏检；较低的阈值可以增加检测的敏感性，但可能会引入误检。
圆形度判定：在进行Hough圆变换后，可以根据检测到的圆的特征进行圆形度判定。例如，可以计算圆周上的点与圆心的距离的方差，或者计算圆周上的点与圆心的距离的平均值与半径的比值。通过圆形度判定，可以进一步筛选出符合要求的圆。
多尺度检测：对于不同大小的圆，可以采用多尺度的方式进行检测。可以通过改变图像的尺度或者改变Hough圆变换的参数范围，来实现多尺度的圆检测。这样可以提高对不同大小圆的检测能力。

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相关搜索:OpenCV3圆检测-如何找到简单的圆(未找到明显的解决方案)OpenCV中Hough圆和minEnclosed圆检测圆的差异？Postgis -如何发现基于两个点的两个圆是否重叠？一种简单的实时圆检测的Hough变换替代方法使用Firebase ML Vision检测图像中的点/点/圆使用python opencv - Hough变换检测圆如何从图像中裁剪出检测到的对象(圆)并将其存储？如何使一个点围绕圆的圆周移动的动画？如何使用matplotlib在Python中动画多个点沿圆的圆周移动？如何使用opencv python (hough circle )在给定的图像中找到圆？

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基于Python利用OpenCV实现Hough变换的形状检测

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【CV 向】如何打造一个“数串串神器“

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Google Earth Engine ——边界线识别！

本文将演示另一种圆检测方法，它具有更大的灵活性，称为圆霍夫变换(CHT)。 Circle Hough 变换应用于科罗拉多州南部中心枢轴灌溉农场的边缘检测图像的示例。彩色圆点代表检测到的圆心。...CHT 通常的配方是：使用高斯卷积平滑输入使用 Canny 边缘检测器执行边缘检测迭代图像中的像素，为每个输入像素绘制一个给定半径的圆到一个累加器图像中。...CHT 示例，追踪圆并求和原始圆（左）的 4 个点，半径为 0.6*r（中心）和 1.0*r（右）。如果圆完全不重叠，则累加器的值为 1。...墨卡托投影导致该农场纬度的 Y 轴伸长。这就是 Hough 优于其他方法的地方：它允许在 X 和 Y 方向上独立使用不同的半径。实现只需要一个额外的map()来适应额外的半径。...虽然二值化阈值是动态找到的，但我随意将 Canny 边缘检测结果设置为 0.5 的附加阈值。实际上，构成良好拟合的阈值取决于已设置的其他参数（例如：角度数），并确定需要包括的圆的完整程度。

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计算机视觉 OpenCV Android | 基本特征检测之霍夫圆检测

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【CV 向】如何打造一个“数串串神器“

它基于霍夫变换的原理，通过在极坐标空间中搜索圆的参数，并将其转换回图像空间，从而实现对圆的检测和提取。...参数空间：在霍夫圆变换中，使用三个参数来表示一个圆：圆心的x坐标、圆心的y坐标以及圆的半径r。通过设定合适的参数范围，创建一个二维的参数空间来表示所有可能的圆。...Hough Circle Transform 的参数包括边缘检测的参数、参数空间的分辨率、最小半径和最大半径的范围等。这些参数的设置会影响圆的检测结果，需要根据具体的应用场景和图像特征进行调整。...edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)# 霍夫圆变换circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=25, minDist...它基于图像的边缘信息，通过连接边缘点构成闭合的曲线，从而得到物体的轮廓。

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大神带你玩转matlab图像处理（6）——Hough变换

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。...将原始图像空间的给定的曲线表达形式变为参数空间的一个点，这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间的峰值问题，也就是把检测整体特性转化为检测局部特性，例如直线、椭圆、圆、弧线等。...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。...广义的Hough变换已经不仅仅局限于提取直线，二值任意可以用表达式表达的曲线都可以提取，例如圆、椭圆、正弦余弦曲线等。曲线越是复杂.所需参数越多，运算的时间也就越多。

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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....霍夫圆形检测 def hough_circle(gray_img): # 定义检测图像中圆的方法。...例如，如果dp = 1，则累加器具有与输入图像相同的分辨率。如果dp = 2，则累加器的宽度和高度都是一半。 dp = 1 # 检测到的圆的圆心之间最小距离。...如果minDist太小，则可能导致检测到多个相邻的圆。如果minDist太大，则可能导致很多圆检测不到。...minDist = 20 # param1 Canny算法阈值上线 # param2 cv2.HOUGH_GRADIENT方法的累加器阈值。阈值越小，检测到的圈子越多。

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终于可以摆脱OpenCV中Hough圆调参的烦恼了

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。...，发现的圆信息 Int method, // 方法 - HOUGH_GRADIENT Double dp, // dp = 1;..., // 最小半径 Int maxradius //最大半径 ) 此方法有两个明显的缺点：调参困难，运行速度慢如何实现准确而又高效的圆的检测呢...waitKey(0); } } } } return 0; } 总结：拟合椭圆方法在准确度上明显优于霍夫圆变换和最小包裹圆方法...; 并且可以摆脱Hough检测调参的烦恼了。

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OpenCV与图像处理（四）

本章节的主要内容是霍夫变换，包括以下2个知识点： 1、直线检测 2、圆检测以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。...---- 1、霍夫变换介绍霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个參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霍夫变换结果。...图像霍夫变换通过把图像的坐标从2D平面坐标系变换到极坐标空间，可以发现原来在平面坐标难以提取的几何特征信息（如：直线、圆等），图像的直线与圆检测就是典型的利用霍夫空间特性实现二值图像几何分析的例子。...---- 3、霍夫圆检测:cv2.HoughCircles() 假设平面坐标的任意一个圆上的点C，转换到极坐标中，在点C处有最大值，霍夫变换正是利用这个原理实现圆的检测。...基于效率考虑，Opencv中实现的霍夫变换圆检测是基于图像梯度的实现，分为两步：（1）检测边缘，发现可能的圆心。（2）基于第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径大小。

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【目标跟踪】奇葩需求如何处理（二）

cv2.imshow("show", edges) cv2.waitKey(100) # 应用霍夫圆变换检测圆形物体 circles = cv2.HoughCircles...// imshow("show", edges); // waitKey(100); // 应用霍夫圆变换检测圆形物体 vector circles...而不是HOUGH_GRADIENT // 遍历检测到的每个圆 for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++) {...转换为灰度图像取一定区域进行操作高斯滤波去噪 Canny 边缘检测 HoughCircles 霍夫曼圆找圆画图在找到圆中可以添加一些过滤条件，过滤一些误检的圆。...发送凸包以及相应的距离信息。流程图（一）最小矩形框由于检测分割管线，输入的是管线像素的包络点。点的输入可能会大于2000，单纯对点的跟踪耗时长且不稳定。

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OpenCV 4.3 来了！功能增加，性能加速

DNN模块改进 1....DarkNet 中 grouped convolutions, sigmoid, swish, scale_channels的支持； 3、新增了对MobileNetV3-SSD目标检测网络的支持； 4...、DNN模块改进了对TensorFlow, Darknet 和 ONNX 模型导入的功能；新增DNN例程 1....位于：samples/dnn/DaSiamRPN_visual_tracker.py 功能提升 1、 imgproc 模块函数霍夫变换进行圆检测的HoughCircles() 新增了HOUGH_GRADIENT_ALT...实现，显著提高圆检测的召回率和精度，值得一试！

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霍夫变换

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hough变换理解

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。 hough变换原理 hough变换是一种将图像上的点映射到累加的参数空间，实现对已知解析式曲线的识别。...如图所示：参数空间的累加投票在进行hough变换前，先需要将图像的边缘图像提取出来，在边缘图像的基础上进行hough变换。...经过边缘图像每一个点的直线有很多，如下图：经过某一点的直线在参数空间的表示像一条正弦曲线。在边缘图像中，只有表示边缘的像素点才有可能构成直线。...将直线参数表示在参数空间的曲线上，如图所示：每一条曲线都是由经过一个点的所有直线参数构成的。

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