• 我们将看到如何使用它来检测图像中的线条。 • 我们将看到以下函数：cv.HoughLines(), cv.HoughLinesP() 理论 Hough变换是一种流行的技术，可以检测任何形状。...这就是Hough变换对线条的作用。它很简单，也许你可以自己用Numpy实现它。下面是一张显示累积器的图片。一些位置的亮点表示它们是图像中可能的线条的参数。...(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。...所以它代表了应该被检测到的最小长度的线。...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》。
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...OpenCV中的霍夫曼变换 上面说明的所有内容都封装在OpenCV函数cv2.HoughLines()中。...因此，它表示应检测到的最小线长。...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。...请参阅https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_houghlines/py_houghlines.html
我们将看到如何使用它来检测图像中的线条。...现在，让我们看一下霍夫变换如何处理线条。任何一条线都可以用(ρ，θ)这两个术语表示。因此，首先创建2D数组或累加器（以保存两个参数的值），并将其初始设置为0。让行表示ρ，列表示θ。...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。...因此，它表示应检测到的最小线长。
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....在这里我摘抄Bradski的来进行霍夫变换的推导 众所周知, 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示. 例如: A:在笛卡尔坐标系: 可由参数: (m,b) 斜率和截距表示....这里主要用到两个函数: ①:HoughLines函数是标准霍夫线变换函数，该函数的功能是通过一组参数对 (r,の) 的集合来表示检测到的直线， 其函数原型为： HoughLines(image, rho...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。 max_theta参数表示对于标准和多尺度Hough变换，检查线条的最大角度。...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 ?
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....在这里我摘抄Bradski的来进行霍夫变换的推导 众所周知, 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示. 例如: A:在笛卡尔坐标系: 可由参数: (m,b) 斜率和截距表示....实验代码: 这里主要用到两个函数: ①:HoughLines函数是标准霍夫线变换函数，该函数的功能是通过一组参数对 的集合来表示检测到的直线，其函数原型为：HoughLines(image, rho...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。 max_theta参数表示对于标准和多尺度Hough变换，检查线条的最大角度。...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 ，其函数原型为：HoughLinesP(image, rho, theta, threshold[,
处理视频文件 处理视频文件的主要流程如下： 读取视频→逐帧提取→路沿检测→逐帧保存→输出视频 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，...非极大值抑制 沿边缘垂直方向寻找梯度最大值，排除非边缘像素， 仅仅保留了一些细线条(候选边缘)。 双阈值处理 如果某一像素位置的幅值超过高阈值, 该像素被保留为边缘像素。...它可以检测到不完整的、部分可见的或被噪声干扰的几何形状。因此，Hough变换在计算机视觉领域中广泛应用于图像分析、目标检测和特征提取等任务。...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。...它输出检测到的直线的端点 (x0, y0, x1, y1)。在OpenCV 中它通过函数 HoughLinesP来实现。
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。...因此，它表示应检测到的最小线长。...gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3) lines = cv.HoughLines...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**。 我们在这里使用的函数是**cv.HoughCircles**()。...import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('opencv-logo-white.png',0) img = cv.medianBlur(img
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。...在OpenCV里，我们只需调用HoughLines就是可以得到表征一条直线的这两个参数值！...HoughLines用法 #include #include #include ...* (a)); line(dstImage, pt1, pt2, Scalar(55, 100, 195), 1, LINE_AA); //Scalar函数用于调节线段颜色，就是你想检测到的线段显示的是什么颜色...HoughLinesP用法 此函数在HoughLines的基础上在末尾加了一个代表Probabilistic（概率）的P，表明使用的是累计概率变换。
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。...该方法使用的函数是 cv2.HoughLines，函数原型如下 lines = cv2.HoughLines(image, rho, theta, threshold[, lines[, srn[, stn...gaussian, 70, 150) cv.imshow("edges", edges) # Hough 直线检测 # 重点注意第四个参数 阈值，只有累加后的值高于阈值时才被认为是一条直线，也可以把它看成能检测到的直线的最短长度...（以像素点为单位） # 在霍夫空间理解为：至少有多少条正弦曲线交于一点才被认为是直线 lines = cv.HoughLines(edges, 1.0, np.pi/180, 150) # 将检测到的直线通过极坐标的方式画出来...橡皮擦的小节 OpenCV 的文章阶段性的难度开始爬升了，有些地方概念还是有点模糊，需要学习的地方太多了，一起加油吧
OpenCV关于霍夫直线变换提供了两个相关API函数， 一个是在霍夫空间求取直线两个极坐标的参数， 需要开发者自己转换到平面坐标空间计算直线； 另外一个则会直接返回平面空间直线/线段的两个点坐标信息...threshold：表示霍夫空间中该点的累积数， 该累积数越大，则得到的直线可能就越长， 取值范围通常为30～50，单位是像素， 假设为30的话，则表示大于30个像素长度的线段才会被检测到。...threshold：表示极坐标中该点的累积数，该累积数越大，则得到的直线可能就越长，取值范围通常为30～50，单位是像素，假设取值为30，则表示大于30个像素长度的线段才会被检测到。...---- 参考材料 《OpenCV Android 开发实战》（贾志刚 著） 关于本书作者的GitHub项目 笔者基于作者GitHub维护的APP 霍夫空间 图片参考于此博文 原作者博文 关于 Math.round...()函数 关于 Imgproc.HoughLines() 与 Imgproc.HoughLinesP() 的 区别 以及 lines 参数位 的意义详析
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。 在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...使用了简单的OpenCV函数即可完成这项任务，例如inRange、findContours、boundingRect、minAreaRect、 minEnclosingCircle、circle、HoughLines...通常情况是在一个片段上检测到多个重叠的轮廓，而我们只对一个感兴趣。 使用非极大抑制可以解决此问题，即我们查看所有重叠的轮廓，然后选择面积最大的轮廓作为最终候选轮廓。...逻辑非常简单，因此我们不需要任何内置的OpenCV或Python函数。 另一个重要的逻辑是分别识别四个部分，即左上，右上，左下和右下。 这也非常简单，涉及识别图像中心坐标以及每个检测到的片段的质心。...对于黑色背景，我们创建一个黑色画布，然后使用OpenCV函数“ bitwise_and（）”以及先前获得的蒙版在其上进行绘制。 ?
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。 在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...使用了简单的OpenCV函数即可完成这项任务，例如inRange、findContours、boundingRect、minAreaRect、 minEnclosingCircle、circle、HoughLines...我们在多次迭代中使用OpenCV函数“ dilate（）”和“ erode（）”来获得如下输出。 ? 使用OpenCV对边缘进行了一些增强 如我们看到的那样，边缘现在已经完成并且比以前光滑得多。...通常情况是在一个片段上检测到多个重叠的轮廓，而我们只对一个感兴趣。 使用非极大抑制可以解决此问题，即我们查看所有重叠的轮廓，然后选择面积最大的轮廓作为最终候选轮廓。...逻辑非常简单，因此我们不需要任何内置的OpenCV或Python函数。 另一个重要的逻辑是分别识别四个部分，即左上，右上，左下和右下。 这也非常简单，涉及识别图像中心坐标以及每个检测到的片段的质心。
把这些最大值排排序，越靠前的就越可能是要提取的直线 上面步骤完成后，得到的只是很多对 ( θ i , ρ i ) (\theta_i,\rho_i) (θi,ρi)，把它们代入公式6即可 分析 houghlines...改进 统计概论霍夫直线检测houghlinesP是一个改进，不仅执行效率较高，而且能检测到直线的两个端点。...::hough 此代码由Java架构师必看网-架构君整理 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace std;...Canny(im_src,im_edge,40,180,3); vector lines;//检测到的（theta,rho）对儿 //距离分辨率为1，角度分辨率为π/180，...阈值为215 HoughLines(im_edge,lines,1,CV_PI/180,215,0,0); //画线 for( inti = 0; i < lines.size();+
我将使用OpenCV库，通过计算机视觉，引导你进入车道检测和自动驾驶这一领域。当然，在本教程中我们还将讲解Python代码。...以下是一些随机道路图像（第一行）及其检测到的车道（第二行）： ?...我们将在Python中用到广受欢迎的OpenCV库。 以下是我们将要处理的视频中的一帧： ? 如图片中所示，我们有四条用白色车道标记隔开的车道。因此要检测一条车道，我们必须检测到该车道两侧的白色标记。...我非常建议你查阅霍夫变换的资料： https://opencvpythontutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_houghlines.../py_houghlines.html 在执行图像阈值处理后，在图像上应用霍夫线变换，我们将得到以下的输出图像： ?
官方文档 函数使用 cv2.HoughLines( image, # 原图像。 rho, # 累加器的距离分辨率(以像素为单位)。...OpenCV 实现思路 Hough圆变换的方法与之前描述的线变换方法相似。...一旦检测到可能的圆心（即收到预定数量的投票），就在第二轮筛选中建立半径值范围的一维直方图。这个直方图的尖峰就是被检测圆的半径 OpenCV 霍夫圆变换 Hough梯度法工作过程如下。...# 如果参数太小，除了一个真实的圆之外，多个相邻的圆可能会被错误地检测到。 如果太大，有些圆圈可能会被漏掉。...它越小，就可能检测到越多的错误圆环。与较大的累加器值对应的“圆”将首先返回。
OpenCV 中分为霍夫线变换和霍夫圆变换。...霍夫线变换 分类 标准霍夫变换（SHT） cv2.HoughLines 多尺度霍夫变换 （MSHT） cv2.HoughLines 累计概率霍夫变换 （PPHT） cv2.HoughLinesP...以像素为单位的距离精度，另一种表述方式是：直线搜索时的进步尺寸的单位半径 theta: 以弧度为单位的角度精度，另一种表述方式是：直线搜索时的进步尺寸的单位角度 threshold: 阈值参数 lines: 存储检测到的线条的输出矢量...minDist: 为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离，即让我们的算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离。这个参数如果太小的话，多个相邻的圆可能被错误地检测成了一个重合的圆。...它越小的话，就可以检测到更多根本不存在的圆，而它越大的话，能通过检测的圆就更加接近完美的圆形了。 minRadius: int 类型的 minRadius, 有默认值 0，表示圆半径的最小值。
头文件引用错误：有时候我们可能未正确引用OpenCV的头文件。缺少某些头文件可能导致编译器无法识别特定的成员。命名空间错误：如果我们未正确使用OpenCV的命名空间，编译器可能无法找到相关的成员。...例如：cppCopy code#include 3. 使用正确的命名空间在代码中使用正确的OpenCV命名空间，以便编译器能够识别所需的成员。...下面详细介绍一些OpenCV库中常用的成员：数据类型：cv::Mat：OpenCV的核心数据结构，用于存储和处理图像和矩阵数据。...cv::HoughLines()和cv::HoughCircles()：用于直线和圆的检测。特征提取和描述子：cv::SIFT和cv::SURF：用于图像的尺度不变特征变换。...以上只是OpenCV库中的一部分常用成员。OpenCV提供了许多其他功能和算法，可以根据具体需求进行进一步的学习和探索。
不过，我们将看看这个算法的实现，它是OpenCV库的一部分。...使用 OpenCV 检测直线 在OpenCV中，使用霍夫变换的线检测是在函数HoughLines和HoughLinesP（概率霍夫变换）中实现的。我们将重点讨论后者。...使用 OpenCV 检测圆 该过程与直线的过程大致相同，不同之处在于这次我们将使用 OpenCV 库中的不同函数。...minDist：检测到的圆的中心之间的最小距离。如果参数太小，则除了真实圆圈之外，可能还会错误地检测到多个相邻圆；如果太大，可能会遗漏一些圆圈。 param1：第一个方法特定的参数。...它越小，检测到的假圆就越多，与较大累加器值相对应的圆圈将首先返回。 minRadius：最小圆半径。 maxRadius：最大圆半径。
事实证明，使用深度学习和OpenCV解决这个问题相对容易。所需要的只是停车场的鸟瞰图，我们的模型中将突出显示LA机场停车场上的所有可用停车位，并显示可用停车位的数量，而且具有很好的实时性。...使用HoughLines进行线检测 如大家所见，hough线在识别停车线方面做得相当不错，但是输出并不干净-多次检测到多条停车线，而有些漏掉了。那么我们如何清理呢？...聚类逻辑通过识别检测到的车道线的x坐标中的间隙来工作。这使我可以在此处识别12条停车道。见下文 ?...被检测到的汽车中不超过30％ • 使用CNN查看每个停车位，并预测是否有人占用。这种方法最终效果最佳 要构建CNN，我们需要具有和不具有汽车的停车位图像。...OpenCV的局限性在于需要针对每个用例进行调整 • CNN中使用的VGG模型相当繁重。
事实证明，使用深度学习和OpenCV解决这个问题相对容易。所需要的只是停车场的鸟瞰图，我们的模型中将突出显示LA机场停车场上的所有可用停车位，并显示可用停车位的数量，而且具有很好的实时性。...请参见下面的霍夫变换输出： 使用HoughLines进行线检测 如大家所见，hough线在识别停车线方面做得相当不错，但是输出并不干净-多次检测到多条停车线，而有些漏掉了。那么我们如何清理呢？...聚类逻辑通过识别检测到的车道线的x坐标中的间隙来工作。这使我可以在此处识别12条停车道。...被检测到的汽车中不超过30％ • 使用CNN查看每个停车位，并预测是否有人占用。这种方法最终效果最佳 要构建CNN，我们需要具有和不具有汽车的停车位图像。...OpenCV的局限性在于需要针对每个用例进行调整 • CNN中使用的VGG模型相当繁重。
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