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。...任何线条都可以用这两个参数来表示，(ρ,θ)。因此，首先它创建了一个二维数组或累加器（用于保存两个参数的值），并且最初将其设置为0。让行表示ρ，列表示θ。数组的大小取决于你需要的精度。...(图片来源：维基百科) OpenCV中的Hough变换 上面解释的一切都被封装在OpenCV的函数cv.HoughLines()中。它只是返回一个(rho, theta)值的数组。...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。...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》。
2、OpenCV（五）——超细节的Canny原理及算法实现 3、OpenCV 之 边缘检测 4、Opencv 3.0\opencv\sources\modules\imgproc\src\canny.cpp...5、 滞后边界跟踪 个人认为，第一步可以不作为标准流程，在OpenCV的实现里，也没有他，有些文章里也说了可以用保边滤波来代替标准的高斯模糊的过程，其实，用高斯模糊，在其他参数相同的情况下，模糊后的结果线条会更少...在计算梯度幅值和方向时，最开始的Canny算法使用的时2领域，这个计算量要少，但能表达的边缘信息还是不够强烈，所以现在一般都采用Sobel算子的方式，计算处X和Y方向的梯度和幅值，在幅值计算过程中，可以使用...那么这里的实现过程可以和后面的双阈值处理放置在同一个过程中，这样可以多方面提高算法速度，因为，如果当前的幅值小于小的阈值，哪怕他是局部最大值，我们也要舍弃他，所以就根本不用计算他，而在确定某个点是改保留时...另外，测试中发现使用精确版本的抑制在线条拐角的地方可能连续性会比OpenCV版本要好一些，不会出现断裂。
事实证明，使用计算机视觉技术识别道路上的车道标记是可能的。本算法将介绍其中的一些技术。 这个项目的目标是创建一种方法，使用Python和OpenCV在道路上找到车道线。...我们反直觉地采取这个步骤来减少我们检测到的行数，因为我们只想关注最重要的线条(车道线)，而不是每个对象上的条。我们必须小心，不要把图像弄得太模糊，否则很难画出一条线条来。...高斯模糊的OpenCV实现采用整数核参数来表示平滑的强度。对于我们的任务，我们选择一个值为11。 下面的图像显示了典型的高斯模糊对图像的影响，原始图像在左边，而模糊图像在右边。 ?...最终得到的图像是线条型的，这使我们更关注于车道检测，因为我们关注的是线条。 OpenCV实现除了模糊图像外，还需要传递两个参数，一个低阈值和一个高阈值，它决定是否包含给定的边缘。...阈值捕获给定点的变化强度(可以将其视为梯度)。 超过高阈值的任何点都将包含在我们的结果图像中，而阈值之间的点只有在接近高阈值的边缘时才会包含。低于阈值的边被丢弃。推荐低:高阈值比率为1:3或1:2。
Canny，并利用OpenCV的库函数Canny()对图像进行边缘检测。...OpenCV中的函数Canny()使用3×3 Sobel内核来确定水平方向的导数，然后将其转置以确定垂直方向的导数，这些导数可用于在所需的四个方向上找到我们的边缘。 ⑶非极大值抑制。...⑷用滞后阈值算法求解图像边缘。上一步对边缘检测算子的结果进行了非极大值抑制，接下来我们用二值化的方法来求解图像边缘。单阈值处理边缘效果不好，所以Cannny算法中采用滞后阈值法求解。...在以上的法则中，推荐的高阈值与低阈值比在2：1到3：1之间。 通过消除噪声、计算梯度幅度与方向、非极大值抑制及用滞后阈值算法求解图像边缘四个步骤就可实现Canny边缘检测。...L2gradient—是否使用L2范数来计算图像梯度幅值。
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....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。...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....如果交于一点的曲线的数量超过了 阈值, 那么可以认为这个交点所代表的参数对 在原图像中为一条直线....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。
目标1 在这一章当中，将学习 了解霍夫变换的概念 使用它来检测图像中的线条 函数：cv2.HoughLines()，cv2.HoughLinesP() 理论 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...，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。...HoughLines 中，它是定义线条的端点，以便它们在绘制线条时到达（并经过）图像的侧面。...OpenCV的实现基于Matas,J.和Galambos,C.和Kittler, J.V.使用渐进概率霍夫变换对行进行的稳健检测 。使用的函数是cv2.HoughLinesP()。它有两个新的论点。...从等式中，可以看到我们有3个参数，因此需要3D累加器进行霍夫变换，这是非常低效的。因此，OpenCV使用更加技巧性的方法，即使用边缘的梯度信息的Hough梯度方法。
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....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。...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....如果交于一点的曲线的数量超过了 阈值, 那么可以认为这个交点所代表的参数对(r,の)在原图像中为一条直线. 举个例子: ?...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 ?
threshold1和threshold2 当中的小阈值用来控制边缘连接，大的阈值用来控制强边缘的初始分割。 注意事项：cvCanny只接受单通道图像作为输入。...外部链接：经典的canny自调整阈值算法的一个opencv的实现见在OpenCV中自适应确定canny算法的分割门限 参考OpenCV中文官网：http://www.opencv.org.cn/index.php...3）检测：经过增强的图像，往往邻域中有很多点的梯度值比较大，而在特定的应用中，这些点并不是我们要找的边缘点，所以应该采用某种方法来对这些点进行取舍。实际工程中，常用的方法是通过阈值化方法来检测。...图1中蓝色的线条方向为C点的梯度方向，这样就可以确定其局部的最大值肯定分布在这条线上，也即出了C点外，梯度方向的交点dTmp1和dTmp2这两个点的值也可能会是局部最大值。...2.5 用双阈值算法检测和连接边缘 Canny算法中减少假边缘数量的方法是采用双阈值法。
本文是使用python进行图像基本处理系列的第四部分，在本人之前的文章里介绍了一些非常基本的图像分析操作，见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析Part I》、《使用Numpy和Opencv...在OTSU阈值法中，我们找到了最小化内插像素方差的阈值。因此，我们可以不从灰度图像中寻找合适的阈值，而可以在彩色空间中去寻找聚类，通过这样的处理，最终演变为 K-均值聚类技术。...； 在累加器中投票 对于每个边缘点和每个θ值，找到最接近的ρvalue并在累加器中递增该索引； 峰值检测 累加器中的局部最大值表示输入图像中最突出线条的参数； def hough_line(img):...Canny边缘检测 该方法是一种能够检测图像中宽范围边缘的多级边缘检测操作。...相关 使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析（Part I）； 使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析（Part II）； 使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析（Part
作者：磐怼怼 转载自：深度学习与计算机视觉 未经允许不得二次转载 目标 在这一章当中， 我们将了解霍夫变换的概念。 我们将看到如何使用它来检测图像中的线条。...这就是霍夫变换对线条的工作方式。它很简单，也许您可以自己使用Numpy来实现它。下图显示了累加器。某些位置的亮点表示它们是图像中可能的线条的参数。（图片由维基百科提供） ?...OpenCV中的霍夫曼变换 上面说明的所有内容都封装在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。...OpenCV的实现基于Matas,J.和Galambos,C.和Kittler, J.V.使用渐进概率霍夫变换对行进行的稳健检测[145]。使用的函数是cv.HoughLinesP()。
Laplacian 算子和 Canny 边缘检测是两种常用的边缘检测方法，它们能够帮助我们准确地检测图像中的边缘信息。 OpenCV 提供了这两种算子的实现函数，使得边缘检测更加简单和高效。...cv2.CV_64F 参数表示输出图像的深度，用于保留边缘的细节。通过调整输出图像的阈值，可以获得更清晰的边缘线条。...100 和 200 参数表示边缘强度的低阈值和高阈值。通过调整这两个阈值，可以控制检测到的边缘的数量和质量。...展示： 总结 通过本文的介绍，你已经了解了使用 OpenCV 进行边缘检测的基本步骤。...继续深入学习和实践，你将能够熟练运用 OpenCV 的边缘检测功能，并将其应用于实际项目中。 祝你在使用 OpenCV 进行 Laplacian 算子和 Canny 边缘检测的过程中取得成功！
讲解Python图像边缘检测图像边缘检测是计算机视觉和图像处理中的重要任务，它用于检测图像中物体和区域之间的边缘和轮廓。...可以使用OpenCV库中的cv2.GaussianBlur()函数来实现高斯滤波。...这一步的目的是细化和提取真实的边缘线条。...pythonCopy code# 边缘连接edges = cv2.dilate(edges, None)示例代码下面是一个完整的示例代码，用于演示如何使用Python和OpenCV进行Canny边缘检测...最后，我们显示原始图像和边缘检测结果。这个示例代码可以用于交通标志识别系统中，帮助检测和定位交通标志的位置。cv2.GaussianBlur()是OpenCV图像处理库中用于进行高斯模糊的函数之一。
匹配算法 3. opencv相关API 二、图像二值化 1. 全局阈值函数 2. 局部阈值函数 一、模板匹配 1....模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域 所以模板匹配首先需要一个模板图像(给定的子图像) 另外需要一个待检测图像—源图像 在待检测图像上，从左到右，从上向下，计算模板图像与重叠子图像的匹配度...opencv的函数minMaxLoc：在给定的矩阵中寻找最大和最小值，并给出它们的位置。 该功能不适用于多通道阵列，如果需要在所有通道中查找最小或最大元素，要先将阵列重新解释为单通道。...maxVal参数表示返回的最大值，如果不需要，则使用NULL。 minLoc参数表示返回的最小位置的指针（在2D情况下）； 如果不需要，则使用NULL。...cv2.THRESH_TOZERO_INV 像素值大于阈值的保持原来的像素值，小于阈值的置为0。 这些函数都有两个返回值，第一个返回值为使用的阈值，第二个就是阈值化后的图像。
本期我们将学习如何使用OpenCV实现运动检测 运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来，让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧！...在下面的代码中，我们将会了解到在什么时候需要使用上面涉及到的每一项。 第三步：使用网络摄像机捕获视频帧： ? 在OpenCV中有能够打开相机并捕获视频帧的内置函数。...以下是在实时捕获的帧中发现的一些干扰。因此，为了使这些噪声最小化，我们需要对图像进行滤波。在膨胀函数Dilate中，我们可以通过设置迭代次数来设置平滑度。迭代次数越多，平滑度越高，处理时间也就越长。...实际上我们并不想捕捉像昆虫这样的小物体，而是要捕捉像人或动物这样的大物体。因此我们采用轮廓区域的概念，即跳过那些面积小于10000像素的对象。对于大于此区域的轮廓，我们将状态设置为1，即检测到对象。...我们使用waitKey函数来延迟进程，直到按下某个键。在这里，我们使用waitKey（1）从摄像机获得连续的实时反馈。想停止拍摄视频时，只需按键盘上的“Q”键即可。 ?
上个图说明的更形象一些 20150308224021418.jpg OpenCV里对FAST的使用也非常简单，先声明一组特征点，构建FAST特征检测，接下来调用detect函数检测图像中的特征点，最后把特征点绘制到图片上...Fast算法原理 博客中已经介绍了很多图像特征检测算子，我们可以用LoG或者DoG检测图像中的Blobs（斑点检测），可以根据图像局部的自相关函数来求得Harris角点（Harris角点），后面又提到了两种十分优秀的特征点及它们的描述方法...小，那么它就是一个角点。...该方法仅仅检查在位置1，9，5和13四个位置的像素，首先检测位置1和位置9，如果它们都比阈值暗或比阈值亮，再检测位置5和位置13。...它一共有4个参数，第一个参数是输入的图像，第二个是返回的特征点，第三个是定义的阈值，第四个决定是否使用非极大值抑制。
模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域 所以模板匹配首先需要一个模板图像(给定的子图像) 另外需要一个待检测图像—源图像 在待检测图像上，从左到右，从上向下，计算模板图像与重叠子图像的匹配度...opencv的函数minMaxLoc：在给定的矩阵中寻找最大和最小值，并给出它们的位置。 该功能不适用于多通道阵列，如果需要在所有通道中查找最小或最大元素，要先将阵列重新解释为单通道。...maxVal参数表示返回的最大值，如果不需要，则使用NULL。 minLoc参数表示返回的最小位置的指针（在2D情况下）； 如果不需要，则使用NULL。...[uq9ucfnadk.png] 这些函数都有两个返回值，第一个返回值为使用的阈值，第二个就是阈值化后的图像。...最大类间方差法 对于图像二值化的简单阈值法，我们需要自己提供一个阈值，而最大类间方差法可以根据图像特性，选择最佳的阈值，故它也被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响。
本手册中主要涉及以下几部分： 首先是对 OpenCV中自带的基本函数进行介绍。...获取方式 扫码下方二维码 添加小助手，并回复 “ cv项目 ” 本手册中的内容由小白学视觉团队进行维护，如果手册中有问题，欢迎各位小伙伴们批评指正，这一年内我们也在不断丰富其中的内容，推出更高级的版本...使用OpenCV在Python中访问IP摄像头 使用OpenCV检测坑洼 使用OpenCV进行图像全景拼接 使用OpenCV进行颜色分割 使用OpenCV实现图像覆盖 使用OpenCV实现图像增强 使用...的网络实时视频流传输 基于OpenCV的位姿估计 基于OpenCV的直方图匹配 基于OpenCV的阈值车道标记 基于OpenCV建立视差图像 使用OpenCV预处理神经网络中的面部图像 使用OpenCV...+OpenCV的社交距离检测器 使用深度学习和OpenCV的早期火灾检测系统 用OpenCV实现猜词游戏 基于OpenCV的图像分割 部分项目结果 手册中目前包含52个实战项目，具体内容如下： 图像拼接结果
简介 OpenCV的“findContours”功能经常被计算机视觉工程师用来检测物体。OpenCV的存在，使得我们只需要编写几行代码就可以检测轮廓（对象）。...然而，OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如，一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓，但这并不意味着图像中有那么多对象。...实现思路 当我在项目中遇到这个问题时，我花了很多时间尝试使用不同的参数或不同的OpenCV函数来检测轮廓，但没有一个有效。...我不知道如何输入正确的参数，我怀疑轮廓检测的数据类型是否适合该函数。 我需要使用python 2.7、OpenCV 3.3.1和Numpy 1.11.3。...第一幅图像显示最初检测到12个轮廓，聚类后只剩下4个轮廓，如第二幅图像所示。这两个小对象是由于噪声造成的，它们没有合并，因为与阈值距离相比，它们离太远。
导读 本文将介绍使用OpenCV实现纺织物缺陷检测(脏污、油渍、线条破损缺陷)的详细步骤 + 代码。...（来源公众号：OpenCV与AI深度学习） 背景介绍 机器视觉应用场景中缺陷检测的应用是非常广泛的，通常涉及各个行业、各种缺陷类型。...今天我们要介绍的是纺织物的缺陷检测，缺陷类型包含脏污、油渍、线条破损三种，这三种缺陷与LCD屏幕检测的缺陷很相似，处理方法也可借鉴。...脏污缺陷 脏污缺陷图片如下，肉眼可见明显的几处脏污，该如何处理？ 实现步骤： 【1】使用高斯滤波消除背景纹理的干扰。...Canny边缘检测对低对比度缺陷检测有很好的效果，这里注意高低阈值的设置： edged = cv2.Canny(blur, 10, 30) Canny边缘检测结果： 【3】轮廓查找、筛选与结果标记。
其他图像分割方法，如阈值，边缘检测等都不会考虑像素在空间关系上的相似性和封闭性这一概念，彼此像素间互相独立，没有统一性。分水岭算法较其他分割方法更具有思想性，更符合人眼对图像的印象。...Opencv 中 watershed函数原型： void watershed( InputArray image, InputOutputArray markers ); 第一个参数 image，必须是一个...就不一句一句翻译了，大意说的是在执行分水岭函数watershed之前，必须对第二个参数markers进行处理，它应该包含不同区域的轮廓，每个轮廓有一个自己唯一的编号，轮廓的定位可以通过Opencv中findContours...Opencv官方例程中使用鼠标划线标记，其实就是在定义种子，只不过需要手动操作，而使用findContours可以自动标记种子点。...相互连接在一起的线条灰度值是一样的，这些线条和不同的灰度值又能说明什么呢？
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