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。
OpenCV 的 HoughCircles() 函数可以用来在一张单通道图像里检测圆形物体。下面是各参数的介绍：
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。
霍夫圆变换的基本思路是认为图像上每一个非零像素点都有可能是一个潜在的圆上的一点，跟霍夫线变换一样，也是通过投票，生成累积坐标平面，设置一个累积权重来定位圆。如下图：
昨天突然接到一个需求，识别井盖且判断是否有井盖或无井盖。而且时间紧急，比赛突然加的需求，只给一天时间。一天时间用深度学习方法大概率是来不及了，采集数据标注数据训练模型都要花时间。
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。请记住，票数取决于线上的点数。因此，它表示应检测到的最小线长。
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。
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
这个是设定半径范围 50-70 后的效果，因为原图稍微大一点，半径也大了一些。
r_\theta=x_0\cdot\cos \theta+y_0\cdot\sin \thetarθ=x0⋅cosθ+y0⋅sinθ
首先创建一个Wpf项目——WpfOpenCV，这里版本使用Framework4.7.2。
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
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。
Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法，HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来，各有优势：优势：HoughCircle对噪声点不怎么敏感，并且可以在同一个图中找出多个圆；反观拟合圆算法，单纯的拟合结果容易受噪声点的影响，且不支持一个输入中找多个圆 缺点：原始的Hough变换找圆，计算量很大，而且如果对查找圆的半径不加控制，不但运算量巨大，而且精度也不足，在输入噪声点不多的情况下，找圆效果远不如拟合找圆；为了提高找圆精度，相比拟合法，需要提供更多的参数加以控制，参数要求比较严格，且总体稳定性不佳 OpenCV内的HoughCircles对基础的Hough变换找圆做了一定的优化来提高速度，它不再是在参数空间画出一个完整的圆来进行投票，而只是计算轮廓点处的梯度向量，然后根据搜索的半径R在该梯度方向距离轮廓点距离R的两边各投一点，最后根据投票结果图确定圆心位置，其示意图如图1
opencv4.3包括集成ARM上tengine推理加速引擎框架支持，OpenVINO加速引擎默认使用 nGraph API等重大改动。
上一篇《OpenCV极坐标变换函数warpPolar的使用》中介绍了极坐标变换的使用，文中提到过因为手机拍的照片，部分地方反光厉害。OpenCV本身也有一个消除高亮的函数，今天这篇就是来了解一下消除高亮函数的使用，就结果来说，有效果，但不多。
前阵子在做方案时，得了几张骨钉的图片，骨科耗材批号效期管理一直是比较麻烦的，贴RFID标签成本太高，所以一般考虑还是OCR的识别比较好，因为本身骨钉的字符是按圆印上去的，直接截取图片进行OCR没法识别，需要经过图像处理后再识别，所以这篇就是学习一下OpenCV的极坐标变换函数。
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。 HoughCircles( InputArray image, // 输入图像 ,必须是8位的单通道灰度图像 OutputArray circles, // 输出结果，发现的圆信息 Int method, // 方法 - HOUGH_GRADIENT Double dp,
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
导语：前端智能化，就是通过AI/CV技术，使前端工具链具备理解能力，进而辅助开发提升研发效率，比如实现基于设计稿智能布局和组件智能识别等。
之前吃串串火锅，老板数竹签不是称重就是用手慢慢数，但是称重似乎总是得不到正确的竹签数目，而且容易暗箱操作；而慢慢数总是要等待比较长的时间，感觉两者对处理数竹签的问题都存在比较大的缺陷。因此，一款可以数竹签的应用因此产生，一下就弥补了两种处理方式所存在的缺陷。
使用python PIL库读取图像，该方法返回一个 Image 对象，Image对象存储着这个图像的格式(jpeg,jpg,ppm等)，大小和颜色模式(RGB)，它含有一个show()方法用来显示图像：
这是OpenCV每年例行发布的春季版，DNN模块依旧是开发重点，官方一直在进行深度学习推理功能的完善和例程的丰富，另外社区也贡献了不少亮点，我们一起来看看吧！
Halcon中对应的例子为inspect_bottle_mouth.hdev，用于检测酒瓶瓶口是否出现破损等缺陷情形，检测效果如下：
图像处理适用于图像和视频。良好的图像处理结果会为后续的进一步处理带来很大的帮助，例如提取到图像中的直线有助于对图像中物体的结构进行分析，良好的特征提取会优化深度学习的结果等。今天我们来回顾一下图像处理中的最基础的，但是却非常实用的一些操作。
内能（internal energy） 从微观的角度来看，是分子无规则运动能量总和的统计平均值。分子无规则运动的能量包括分子的动能、分子间相互作用势能以及分子内部运动的能量。物体的内能不包括这个物体整体运动时的动能和它在重力场中的势能。
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 as np # 1. 将图片以灰度的方式读取进来 img = cv.imread("../img/weiqi.jpg", cv.IMREAD_COLOR) gr
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。
霍夫变换是一种特征提取技术，主要应用于检测图像中的直线或者圆。 OpenCV 中分为霍夫线变换和霍夫圆变换。
在使用OpenCV进行图像处理时，有时候会遇到类似于"'X is not a member of 'cv'"的异常错误。这个错误通常表示我们正在引用OpenCV库中不存在或不可识别的成员。
虽然计算机视觉领域目前基本是以深度学习算法为主，但实际上很多时候对图片的很多处理方法，并不需要采用深度学习的网络模型，采用目前成熟的图像处理库即可实现，比如 OpenCV 和 PIL ，对图片进行简单的调整大小、裁剪、旋转，或者是对图片的模糊操作。
将tof相机得到的深度图像转换为灰度图像，然后对灰度图像进行双边滤波，去除噪声的同时使边缘得到较好的保持，然后对滤波后的灰度图像进行hough圆变换，得到圆心在图像中的像素坐标，然后利用tof相机的点云数据，求得圆心在tof相机坐标系下的三维坐标。 程序如下：
光学字符识别(OCR)场景中有很多特殊情况，比如噪声、脏污、倾斜、变形等，都会对识别造成影响。环形文字也是其中一种，我们通常不能直接识别它们，而是先将文字转换到水平方向，再做识别。如下图所示：
这周五没漂亮妹妹带我出去玩了呜呜，无聊在家扣手机，发现大家都在合成大西瓜 。作为一个未来年轻无为的计算机科学家（或许是人民艺术家），我是不屑于玩这种浪费时间又无聊的游戏的（因为玩了四小时才合成了第一个大西瓜），但为了投身到人民群众中去，我决定尝试写一个程序挂机跑一下。
在本章中，我将逐步介绍如何开始使用 OpenCV 开发具有视觉感知的 Android 应用。
public void myOPENCV_value_int() { myOPENCV_value[(int)myOPENCV.cvt_color, 0] = 11;//颜色空间转换 参数一 转换标识符 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.cvt_color, 1] = 0;//颜色空间转换 参数二 通道 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.cvt_color, 2] = 0;//颜色空间转换 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.cvt_color, 3] = 0;//颜色空间转换 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.boxfilter, 0] = -1;//方框滤波 参数一 图像深度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.boxfilter, 1] = 5;//方框滤波 参数二 size内核宽度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.boxfilter, 2] = 5;//方框滤波 参数三 size内核高度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.boxfilter, 3] = 0;//方框滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.blur, 0] = 5;//均值滤波 参数一 size内核宽度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.blur, 1] = 5;//均值滤波 参数二 size内核高度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.blur, 2] = 0;//均值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.blur, 3] = 0;//均值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.gaussianblur, 0] = 5;//颜色空间转换 参数一 size内核宽度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.gaussianblur, 1] = 5;//颜色空间转换 参数二 size内核宽度 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.gaussianblur, 2] = 0;//颜色空间转换 参数三 sigmaX myOPENCV_value[(int)myOPENCV.gaussianblur, 3] = 0;//颜色空间转换 参数四 sigmaY myOPENCV_value[(int)myOPENCV.medianblur, 0] = 5;//中值滤波 参数一 孔径线性尺寸 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.medianblur, 1] = 0;//中值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.medianblur, 2] = 0;//中值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.medianblur, 3] = 0;//中值滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.bilateralfilter, 0] = 25;//双边滤波 参数一 像素相邻直径 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.bilateralfilter, 1] = 25;//双边滤波 参数二 颜色空间滤波器sigmacolor myOPENCV_value[(int)myOPENCV.bilateralfilter, 2] = 25;//双边滤波 参数三 坐标空间滤波器sigmaspace myOPENCV_value[(int)myOPENCV.bilateralfilter, 3] = 0;//双边滤波 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.dilate, 0] = 0;//膨胀 参数一 MorphShapes 只能取0 1 2 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.di
滤波是信号和图像处理的基本任务之一。 它是一个过程，旨在有选择地提取图像的某些方面，这些方面被认为在给定应用的上下文中传达了重要信息。 过滤可以消除图像中的噪点，提取有趣的视觉特征，允许图像重采样等。 它起源于一般的信号和系统理论。 在此我们将不详细介绍该理论。 但是，本章将介绍一些与过滤有关的重要概念，并说明如何在图像处理应用中使用过滤器。 但首先，让我们先简要介绍一下频域分析的概念。
高低频率 高频图像是强度变化很大的图像。并且亮度级别从一个像素到下一个像素快速变化。低频图像可以是亮度相对均匀或变化非常慢的图像。这是一个例子中最容易看到的。
这个问题最早是在QQ群中看到，佳乐跟禾路分别用不同的两个思路完成了处理。原图如下：
您已经读了这本书，因此您可能已经对 OpenCV 是什么有了个概念。 也许您听说过似乎来自科幻小说的功能，例如训练人工智能模型以识别通过相机看到的任何东西。 如果这是您的兴趣，您将不会感到失望！ OpenCV 代表开源计算机视觉。 它是一个免费的计算机视觉库，可让您处理图像和视频以完成各种任务，从显示网络摄像头中的帧到教机器人识别现实中的物体。
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
在之前的某个教程里，我们探讨了如何控制Pan/Tilt Servo设备来安置一个PiCam（树莓派的相机）。这次，我们将使用你的设备来帮助相机自动地跟踪某种颜色的物体，像下边的动图里那样：
1.FAST（featuresfrom accelerated segment test）算法
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.
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 HED算法介绍 图像边缘检测是图像处理与计算机视觉领域最基础也是最重要的任务之一，早期的Canny边缘检测到现在还在使用，但是Canny边缘检测过于依赖人工阈值的设定，无法在通用场景下工作，如何找到一个在自然场景下可以正确工作的边缘检测器，答案是使用CNN。2015年的时候有人提出了基于卷积神经网络的边缘检测算法HED全称为《Holistically-Nested Edge Detection》， 先看一下HED与Ca
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