如何用skimage获得霍夫线峰的极值x，y坐标

skimage是Python中的一个图像处理库，可以用于图像的预处理、特征提取等任务。在skimage中，可以使用霍夫变换来检测图像中的直线。

要获得霍夫线峰的极值x、y坐标，可以按照以下步骤进行操作：

导入必要的库和模块：

from skimage.transform import hough_line, hough_line_peaks

准备图像数据。可以使用skimage中的io模块读取图像文件，或者使用其他方式获取图像数据。

from skimage import io

image = io.imread('image.jpg')  # 读取图像文件

对图像进行预处理。根据具体情况，可以进行灰度化、边缘检测等操作。

from skimage.color import rgb2gray
from skimage.filters import canny

gray_image = rgb2gray(image)  # 将图像转为灰度图
edges = canny(gray_image)  # 进行边缘检测

进行霍夫变换，并获取霍夫线峰的极值坐标。

h, theta, d = hough_line(edges)  # 进行霍夫变换
peaks = hough_line_peaks(h, theta, d)  # 获取霍夫线峰的极值坐标

x_coords = [peak[0] for peak in peaks]  # 获取x坐标
y_coords = [peak[1] for peak in peaks]  # 获取y坐标

根据需要，可以进一步处理坐标数据，例如进行排序、筛选等操作。

以上就是使用skimage获得霍夫线峰的极值x、y坐标的步骤。skimage提供了方便易用的函数和方法，可以帮助我们快速进行图像处理和特征提取。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的参数和方法，进行更加精确的图像处理和分析。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云图像处理（Image Processing）：https://cloud.tencent.com/product/img
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发（Mobile Development）：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
腾讯云存储（Cloud Storage）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链（Blockchain）：https://cloud.tencent.com/product/bc
腾讯云元宇宙（Metaverse）：https://cloud.tencent.com/product/mv

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

OpenCV与图像处理（十）

直方图方法选择二值化阈值主要是发现图像的两个最高的峰，然后在阈值取值在两个峰之间的峰谷最低处。...第四期主要内容： 7、霍夫变换：直线检测、圆检测 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。...2）标准的霍夫变换：cv2.HoughLines() 3）霍夫变换直线概率：cv2.HoughLinesP() 概率霍夫变换是霍夫变换的优化，它没有考虑所有要点，取而代之的是仅采用随机的点子集，进行线检测...4）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。

1.3K2 0

基于Python利用OpenCV实现Hough变换的形状检测

参数空间当我们处理图像时，我们可以将图像想象成是某个 x 和 y 坐标上的二维矩阵，在该坐标下，一条线可以被描述为 y = mx + b。...霍夫空间 ρ：描述直线与原点的距离 θ：描述远离水平线极坐标的角度线极坐标不过，一个非常重要的观察结果是，当我们在一条线上取多个点，然后我们变换到我们的霍夫空间时，会发生什么呢？...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。...lines : 线的输出向量。每条线由一个 4 元素向量 (x_1, y_1, x_2, y_2) 表示，其中 (x_1,y_1) 和 (x_2, y_2) 是每个检测到的线段的端点。...结果：圆形检测示例结论霍夫变换是一种用于检测图像中简单形状的出色技术，具有多种应用，从医学应用（如 X 射线、CT 和 MRI 分析）到自动驾驶汽车。

2.1K1 0

OpenCV 图像分析之 —— 霍夫变换(Hough Transform)

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。...霍夫线变换在笛卡尔坐标系下存在很多直线，直线可以用点截式表示，假设笛卡尔坐标下的两个点A=(X_1,Y_1)和B=(X_2,Y_2)：在笛卡尔坐标系下两点确定的直线为 y=kx+q，考虑已知的 A...x_1,y_1) ，过这一点的直线方程为： q=-x_{1} k+y_{1} 此时该方程表示霍夫空间下的一条直线：当笛卡尔坐标中有两个点时,对应霍夫空间的两条直线表示: 如果有三个共线的点:...,y1,x2,y2 = line[0] cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(250,255,70),2) PIS(ori_img, img) 霍夫圆变换 Hough...image.png 图中可以看到笛卡尔坐标系下的圆x2+y2=1 上的三个点对应霍夫空间的三个’漏斗’： image.png 其中 i \in { 1,2,3 } 三个’漏斗’（取 r >

3.8K1 0

OpenCV与图像处理（四）

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。...2、霍夫线变换 1）标准的霍夫变换：cv2.HoughLines() 2）霍夫变换直线概率：cv2.HoughLinesP() 概率霍夫变换是霍夫变换的优化，它没有考虑所有要点，取而代之的是仅采用随机的点子集...y1 = int(y0 + 1000 * a) #计算起始起点纵坐标 x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) #计算直线终点横坐标 y2 = int(...cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 255), 2) cv2.imshow("HoughLines_img", img) # 概率霍夫直线变换...---- 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。

6212 0

C++ OpenCV霍夫变换---直线检测

霍夫变换霍夫变换是图像处理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）。...任何在直线上点，x, y都可以表达，其中 r， theta是常量。该公式图形表示如下：然而在实现的图像处理领域，图像的像素坐标P(x, y)是已知的，而r, theta则是我们要寻找的变量。...如果我们能绘制每个(r, theta)值根据像素点坐标P(x, y)值的话，那么就从图像笛卡尔坐标系统转换到极坐标霍夫空间系统，这种从点到曲线的变换称为直线的霍夫变换。...当霍夫变换算法开始，每个像素坐标点P(x, y)被转换到(r, theta)的曲线点上面，累加到对应的格子数据点，当一个波峰出现时候，说明有直线存在。...同样的原理，我们可以用来检测圆，只是对于圆的参数方程变为如下等式： (x –a ) ^2 + (y-b) ^ 2 = r^2其中(a, b)为圆的中心点坐标，r圆的半径。

3K2 0

数字图像处理之图像分割算法

此算子却可用二次微分正峰和负峰之间的过零点来确定，对孤立点或端点更为敏感，因此特别适用于以突出图像中的孤立点、孤立线或线端点为目的的场合。...使用霍夫变换的线检测霍夫变换是图像处理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）。...* rho x1 = int(x0 + 1000 * (-b)) # 直线起点横坐标 y1 = int(y0 + 1000 * (a)) # 直线起点纵坐标...x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) # 直线终点横坐标 y2 = int(y0 - 1000 * (a)) # 直线终点纵坐标 cv2.line(...image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("image_lines", image) # 统计概率霍夫线变换 def line_detect_possible_demo

3.7K3 0

17: 霍夫变换

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...）参数2：距离r的精度，值越大，考虑越多的线参数3：角度θ的精度，值越小，考虑越多的线参数4：累加数阈值，值越小，考虑越多的线 # 3.将检测的线画出来（注意是极坐标噢） for line in...统计概率霍夫直线变换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。...maxLineGap：同一直线两点之间的最大距离 # 3.将检测的线画出来 for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] cv2.line(drawing...霍夫圆变换霍夫圆变换跟直线变换类似，只不过线是用(r,θ)表示，圆是用(x_center,y_center,r)来表示，从二维变成了三维，数据量变大了很多；所以一般使用霍夫梯度法减少计算量，对该算法感兴趣的同学可参考

8334 0

用霍夫变换&SCNN码一个车道追踪器

霍夫变换在笛卡尔坐标系中，我们可以通过绘制 y 对 x 的图像来表示 y=mx+b。但在霍夫空间中，我们也可以通过绘制 b 对 m 的图像将这条线表示为一个点。...例如，直线方程 y=2x+1 在霍夫空间中可能是用 (2, 1) 表示的。 ? 现在，我们要在笛卡尔坐标系中绘制一个点而不是一条线。可能会有许多条线经过这个点，每条线的参数 m 和 b 的值都不同。...每当我们在笛卡尔坐标系中看到一系列点，并且知道这些点可以用线连接起来时，我们可以先按上述方法绘制出笛卡尔坐标系中的每一个点在霍夫空间中的线，然后在霍夫空间中找到交点，就可以找到那条线的方程。...为了便于解释，我们用笛卡尔坐标来对应霍夫空间。但这种方法存在一个数学上的缺陷：当这条线垂直时，梯度是无穷大的，无法在霍夫空间中表示出来。为了解决这个问题，我们用极坐标代替。...例如，对极坐标系中的点 (8, 6)、(4, 9) 和 (12, 3)，我们在霍夫空间中绘制出的相应图像如下： ? 我们可以看到，霍夫空间中的线相交于 θ=0.925，r=9.6 处。

6451 0

OpenCV：霍夫直线变换和霍夫圆变换

一条线可以表示为 y = mx+c 或以参数形式表示为 ρ = xcosθ+ysinθ $，其中ρ是从原点到该线的垂直距离，而θ是由该垂直线和水平轴形成的角度以逆时针方向测量（该方向随如何表示坐标系而变化...您使用的霍夫变换仅返回线与原始线的角度和距离。所以额外的计算是从原点垂直于这条线找到一条线的交点，这样它就可以识别这条线上的某个点。但它不知道这条线应该有多长。所以它沿着这条线从那个点延伸了这条线。...其中 perp_angle 是沿实际线的方向。分享检查下面的结果概率霍夫变换在霍夫变换中，可以看到，即使对于带有两个参数的行，也需要大量计算。概率霍夫变换是霍夫变换的优化。...最好的是，它直接返回行的两个端点。在以前的情况下，仅获得线的参数，并且必须找到所有点。在这里，一切都是直接而简单的。参见下图，比较了霍夫空间中的霍夫变换和概率霍夫变换。..., y1, x2, y2 = line[0] # 这里直接返回的是坐标，不用变换 cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255,0), 2) cv2.imshow

3903 0

OpenCV系列之霍夫线变换 | 三十二

一条线可以表示为y = mx + c或以参数形式表示为ρ=xcosθ+ysinθ，其中ρ是从原点到该线的垂直距离，而θ是由该垂直线和水平轴形成的角度以逆时针方向测量（该方向随您如何表示坐标系而变化。...考虑一个100x100的图像，中间有一条水平线。取直线的第一点。您知道它的(x，y)值。现在在线性方程式中，将值θ= 0,1,2，….. 180放进去，然后检查得到ρ。...概率霍夫变换在霍夫变换中，您可以看到，即使对于带有两个参数的行，也需要大量计算。概率霍夫变换是我们看到的霍夫变换的优化。它没有考虑所有要点。取而代之的是，它仅采用随机的点子集，足以进行线检测。...参见下图，比较了霍夫空间中的霍夫变换和概率霍夫变换。（图片提供：Franck Bettinger的主页） ?...在以前的情况下，您仅获得线的参数，并且必须找到所有点。在这里，一切都是直接而简单的。

1.3K1 0

Matlab 使用Hough霍夫变换进行直线检测+寻找最长直线

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。..., ‘NHoodSize’, val2) 函数houghlines 一旦一组候选的峰值在霍夫变换中被识别出来，如果存在与这些峰值相关的有意义的线段，剩下的就是决定线的起始点和终点。...point2：两元素向量[r2, c2]，指定了线段终点的行列坐标。 theta：与线相关的霍夫变换的以度计量的角度。 rho：与线相关的霍夫变换的ρ轴位置。...))]), hold on plot([x(1) y(1)], [x(2) y(2)],'LineWidth',2,'Color','blue'); plot(x(1),x(2),'x','LineWidth

3K3 0

基于传统方法的车道线检测

(平滑图像) [Canny自带] 求亮度梯度：在平滑的图像上用 Sobel/Roberts/Prewitt 核沿 x 轴和 y 轴检测边缘是水平/垂直/对角线非极大值抑制：细化边缘。...霍夫变换如何帮助我们找到线？...将笛卡尔坐标系中一系列可能被连成线的点 -> 该点在霍夫空间中对应的线找到霍夫空间中的交点(m,b)就是那条线的方程特殊情况：线垂直时梯度无穷大，无法在霍夫空间中表示出来。...为了解决这个问题，我们在笛卡尔坐标系中用极坐标法表示直线。对应到霍夫空间也做对应变化。 ? 霍夫空间中相交的曲线越多，交点表示的线在笛卡尔坐标系对应的点越多。...我们在霍夫空间中定义交点的最小阈值来检测线。霍夫变换跟踪了帧中的每个点的霍夫空间交点。如果交点数量超过了阈值就确定一条对应参数 θ 和 d的线。 ?

1.1K3 0

Python opencv图像处理基础总结(六) 直线检测圆检测轮廓发现

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...y0 = b * rho x1 = int(x0 + 1000 * (-b)) # 直线起点横坐标 y1 = int(y0 + 1000 * a) # 直线起点纵坐标...x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) # 直线终点横坐标 y2 = int(y0 - 1000 * a) # 直线终点纵坐标...cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("image_lines", image) # 统计概率霍夫线变换...OpenCV实现的是一个比标准霍夫圆变换更为灵活的检测方法——霍夫梯度法，该方法运算量相对于标准霍夫圆变换大大减少。

6.7K4 2

【走进OpenCV】霍夫变换检测直线和圆

霍夫线变换霍夫线变换是一种在图像中寻找直线的方法。OpenCV中支持三种霍夫线变换，分别是标准霍夫线变换、多尺度霍夫线变换、累计概率霍夫线变换。...在OpenCV中可以调用函数HoughLines来调用标准霍夫线变换和多尺度霍夫线变换。HoughLinesP函数用于调用累积概率霍夫线变换。...我们都知道，二维坐标轴上表示一条直线的方程式y = a*x + b，我们想求出一条直线就得想方设法求出其中的a和b的值。如果用极坐标来表示就是 ?...pt1.x = cvRound(x0 + 1000 * (-b)); pt1.y = cvRound(y0 + 1000*(a)); pt2.x = cvRound...霍夫圆变换刚刚的霍夫变换是检测直线的，如果我们想检测圆形，那该怎么办？那就用霍夫圆变换！用法也大同小异。

1.6K2 0

算法集锦（18） | 自动驾驶 | 车道线检测算法

霍夫变换下一步是应用霍夫变换技术提取线条并给它们上色。霍夫变换的目标是通过识别所有的点来找到线。这是通过将我们当前用轴(x,y)表示的系统转换成轴为(m, b)的参数系统来实现的。...然而，我们需要从当前的系统移动到使用极坐标系统的霍夫空间，因为当m=0(即垂直线)时，我们的原始表达式是不可微的。所有直线将通过一个给定的点对应于一个正弦曲线(ρ和θ)。...因此,一组点相同的直线在笛卡尔空间将产生正弦曲线交叉的点(ρ和θ)。这自然意味着在笛卡尔空间的直线上探测点的问题被简化为在霍夫空间中寻找交叉的正弦信号。 ? 霍夫变换返回的车道线如下所示： ?...左车道：当x值(即宽度)增大时，y值(即高度)减小:因此斜率必须为负右车道：当x值(即宽度)增加时，y值(即高度)增加:因此斜率必须为正因此，我们可以定义一个函数，将行分隔为左和右。...我们将尝试通过最小化最小二乘误差来找到给定车道上的直线。我们方便地使用scipy.stats. linregress(x,y)函数的作用是:求车道线的斜率和截距。

2.9K2 1

挑战任务: 车道检测

接下来检测直线肯定是用霍夫变换，但ROI区域内的边缘直线信息还是很多，考虑到只有左右两条车道线，一条斜率为正，一条为负，可将所有的线分为两组，每组再通过均值或最小二乘法拟合的方式确定唯一一条线就可以完成检测...为了方便后续计算直线的斜率，我们使用统计概率霍夫直线变换（因为它能直接得到直线的起点和终点坐标）。...车道计算这部分应该算是本次挑战任务的核心内容了：前面通过霍夫变换得到了多条直线的起点和终点，我们的目的是通过某种算法只得到左右两条车道线。第一步、根据斜率正负划分某条线是左车道还是右车道。...斜率=\frac{y_2-y_1}{x_2-x_1}(\leq0:左,>0:右)斜率=x2−x1y2−y1(≤0:左,>0:右) 经验之谈：再次强调，斜率计算是在图像坐标系下，所以斜率正负/左右跟平面坐标有区别...具体来说，假设目前可能的左车道线有6条，也就是12个坐标点，包括12个x和12个y，我们的目的是拟合出这样一条直线： f(x_i) = ax_i+bf(xi)=axi+b 使得误差平方和最小： E=

4381 0

CV学习笔记(十五):直线检测

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?...这就意味着每一对 (r,の),代表一条通过点(x,y) 的直线. 3:如果对于一个给定点(x,y) 我们在极坐标对极径极角平面绘出所有通过它的直线, 将得到一条正弦曲线....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....以此类推，遍历完整个8*8的像素空间的时候ρ = (9√2)/2就记了5票，别的ρ值的票数均小于5票，所以得到该直线在这个8*8的像素坐标中的极坐标方程为 (9√2)/2=x*Cos45°+y*Sin45...opencv的HoughLinesP函数是统计概率霍夫线变换函数，该函数能输出检测到的直线的端点 ?

8781 0

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...(theta) b = np.sin(theta) x0 = a*rho y0 = b*rho # 下图 1000 的目的是为了将线段延长 # 以 (x0,y0...) 为基础，进行延长 x1 = int(x0+1000*(-b)) y1 = int(y0+1000*a) x2 = int(x0-1000*(-b)) y2 = int...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

1.5K1 2

基于OpenCV的表格文本内容提取

有多种检测线的方法，这里我们采用OpenCV库中的Hough Line Transform。在应用霍夫线变换之前，需要进行一些预处理。第一是将存在的RGB图像转换为灰度图像。...图2.灰度和Canny图像霍夫线变换在OpenCV中，此算法有两种类型，即标准霍夫线变换和概率霍夫线变换。标准变换为我们提供直线方程，因此我们无法得知直线的起点和终点。...rho —累加器的距离分辨率，以像素为单位。 theta —弧度的累加器角度分辨率。 threshold-累加器阈值参数。仅返回那些获得足够投票的行 line — 线的输出向量。...但是，霍夫线变换结果中有一些重叠的线。较粗的线由多个相同位置，长度不同的线组成。为了消除此重叠线，我们定义了一个重叠过滤器。最初，基于分类索引对线进行分类，水平线的y₁和垂直线的x₁。...此函数返回裁剪的图像及其在图像全局坐标中的位置和大小 def get_cropped_image(image, x, y, w, h): cropped_image = image[ y:y+h

2.6K2 0

【计算机视觉】【图像处理综合应用】路沿检测

后来，这个方法被扩展到检测其他几何形状，如圆和椭圆。一条直线在图像二维空间可由两个变量表示，在笛卡尔坐标系中直线可由参数斜率k和截距b表示y=kx+b，在极坐标系中可由参数极径r和极角θ表示。...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。...按照点的坐标（x，y）和每个角度θ求极半径r：统计（r，θ）出现的次数最大次数3出现在（2，0°）和（3，90°），则对应的图像空间的线为x=2和y=3。...标准霍夫线变换提供一组参数对 (θ, rθ) 的集合来表示检测到的直线，在OpenCV 中通过函数 HoughLines来实现。...lines = cv2.HoughLines(edge, 1, np.pi / 180, 220) 统计概率霍夫线变换这是执行起来效率更高的霍夫线变换.

3061 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云