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OpenCV 检测

method 定义检测图像中的方法。目前唯一实现是cv2.HOUGH_GRADIENT dp:累加器分辨率与图像分辨率的反比。dp取值越大,累加器数组越小。...minDist:检测到的各个的中心坐标之间的最小距离(以像素为单位)。如果过小,可能检测到多个相邻的。反之,过大则可能导致很多检测不到。 param1:用于处理边缘检测的梯度值方法。...阈值越小,能检测到的越多。 minRadius:半径的最小值(以像素为单位)。 maxRadius:半径的最大值(以像素为单位)。 下面以这张气球串的照片为例进行讲解。 ?...最后进行检测: #HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius...圆心坐标和半径的数据: ?

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Python opencv图像处理基础总结(六) 直线检测 检测 轮廓发现

OpenCV实现的是一个比标准霍夫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变换大大减少。...其检测原理是依据圆心一定是在上的每个点的模向量上,这些上点模向量的交点就是圆心,霍夫梯度法的第一步就是找到这些圆心,这样三维的累加平面就又转化为二维累加平面。...如果太大,可能会遗漏一些圆圈 circles:检测到的的输出向量,向量内第一个元素是的横坐标,第二个是纵坐标,第三个是半径大小 param1:Canny边缘检测的高阈值,低阈值会被自动置为高阈值的一半...param2:圆心检测的累加阈值,参数值越小,可以检测越多的假圆圈,但返回的是与较大累加器值对应的圆圈 minRadius:检测到的的最小半径 maxRadius:检测到的的最大半径 import...cv2 as cv import numpy as np # 霍夫检测 def detect_circles_demo(image): # 霍夫检测对噪声敏感 边缘保留滤波EPF

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C++ OpenCV霍夫变换--检测

霍夫变换 霍夫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。如下图: ? ?...因为要找,这次我们换了一个图片,运行起来先把原图和目标图都一起显示出来 ? 霍夫检测 流利来说 改为灰度图 中值滤波 霍夫检测 在源图上画出来 ? 我们来看看运行效果 ?...可以看到用蓝色标的右边检测出两个来,但是最大的白色并没有检测出来 我们重新看一下霍夫的检测的函数 cv::HoughCircles(src, circles, CV_HOUGH_GRADIENT,1...可以看到这回检测出来白色的球了,但是上面的黑色因为是个侧面,所以出现了检测出两个来 说明还是参数的问题,我们再修改一下 cv::HoughCircles(src, circles, CV_HOUGH_GRADIENT...可以看到,我们现在检测的都是正常了 所以说我们在使用检测的时候需要多次测试才能得到想要的结果。 ---- -END-

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【走进OpenCV】霍夫变换检测直线和

阈值我设为250,看看直线检测的效果。你会发现,怎么图中一些很明显的直线都没检测出来啊?原因是,我们阈值设置的有点高,只有那些有足够的把握认为是直线的直线才可能检测出来。 ?...霍夫变换 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?那就用霍夫变换!用法也大同小异。...HoughCircles(midImage, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1.5, 10, 200, 150, 0, 0); //注意第七的参数为阈值,可以自行调整,值越大,检测更精准...} //【6】显示效果图 imshow("【效果图】", srcImage); waitKey(0); return 0; } 可以看到,有一些没有检测出来...另外提一点,霍夫变换的检测速度很慢,显然进行检测的计算量还真不少! ?

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python如何求的面积

首先我们要知道的面积计算公式:S = πr²,公式中S为所求的面积,π为圆周率,r为的半径。...示例: # 定义一个方法来计算的面积 def findArea(r): PI = 3.142 return PI * (r*r); # 调用方法 print("的面积为 %.6f" %...findArea(5)); 上面例子中我们定义了一个findArea()方法,参数r为的半径,圆周率π取3.142,函数的返回值为PI * (r*r),即为的面积。...实例扩展: PYTHON计算的面积 引入pi的两种方法: 方法一: import math print(math.pi) 方法二: from math import pi print(pi) 计算的面积的代码...: #计算的面积 from math import pi r=float(input('输入半径的长度:')) area=pi*r**2 print('输出的面积:',area)

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计算机视觉 OpenCV Android | 基本特征检测之 霍夫检测

这里的霍夫空间便是一个三维空间, 所以如果还是跟之前的累积计算一样,计算量就会大大增加, 这样显然不利于快速计算与检测, 所以在OpenCV中, 霍夫检测不是基于二值图像或者边缘检测的结果,...而是基于灰度图像的梯度来找到候选区域, 然后基于候选区域实现霍夫检测, 这样就会大大减少计算量,提高程序的执行速度与性能, 但是基于梯度实现霍夫检测也带来了另外一个问题,那就是结果特别容易受到噪声影响...minDist:表示区分两个的圆心之间最小的距离,如果两个之间的距离小于给定的minDist,则认为是同一个,这个参数对霍夫检测来说非常有用,可以帮助降低噪声影响。...上述三个指定参数如何影响霍夫检测的计算量 指定半径范围: minRadius:检测的最小圆半径,单位为像素。 maxRadius:检测的最大圆半径,单位为像素。...指定边缘阈值 霍夫检测的基于内部边缘检测的结果; 而边缘阈值影响边缘检测最终留下的边缘像素,即影响内部边缘检测的结果, 因而影响霍夫检测的计算量; 累积器阈值 此阈值的高低便是提取的要求的高低

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【机器视觉与图像处理】基于MATLAB+Hough的检测

正文 本次文章,没有太多好写的,就是最近做的一个机器视觉的课程设计作业,是要做一个流水线的生产线建模以及对于产品的检测识别,我个人承包了圆心半径检测的内容,熬了好几天,终于找到了一个好的算法可以比较迅速准确的找到了...(circleParaXYR); % r=size(circleParaXYR,1); fprintf(1,' 检测出%d个\n',r); % 的个数 fprintf(1,' 圆心...figure(4),imshow(I),title('检测出图中的') %figure(1),imshow(I),title('检测出图中的') hold on; plot(circleParaXYR...% hough_circl:二值图像,检测到的 % para:检测到的的圆心、半径 circleParaXYR=[]; para=[]; [m,n] = size(...对于多个检测,阈值要设的小一点!

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和圆柱体计算(继承)Python

生成和圆柱体对象,调用成员函数计算面积或体积并输出结果。...输入 输入的圆心位置、半径 输入圆柱体圆心位置、半径、高 输出 输出的圆心位置 半径 输出圆面积 输出圆柱体的圆心位置 半径 高 输出圆柱体体积 输入样例1 0 0 1 1 1 2 3 输出样例...1 Circle:(0,0),1 Area:3.14 Cylinder:(1,1),2,3 Volume:37.68 题目分析 原本为C++开发的面向对象题目其实并不适合pythonpython...的输入只能以回车结束,一行输入数据只能由一行代码搞定,无法达到输入只读取前若干个,python输入是以整一个字符串读入的,后面怎么处理这个字符串是程序员自己来干的,很多问题都可以用字符串解释。

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使用Python+pillow绘制矩阵盖尔

盖尔是矩阵特征值估计时常用的方法之一,其定义为: 与盖尔有关的两个定理为: 定理1:矩阵A的所有特征值均落在它的所有盖尔的并集之中。...定理2:将矩阵A的全体盖尔的并集按连通部分分成若干个子集,(一个子集由完全连通的盖尔组成,不同子集没有相连通的部分),对每个子集,若它恰好由K个盖尔组成,则该子集中恰好包含A的K个特征值。...与盖尔定理有关的几个推论为: 推论1:孤立盖尔中恰好包含一个特征值。 推论2:实矩阵的孤立盖尔恰好包含一个实特征值。 推论3:盖尔方法中盖尔半径可以按列求和。...(因为方阵转置后特征值不变) 下面的代码使用Python+pillow绘制给定矩阵的盖尔: 当输入矩阵[[10,20,30],[30,40,50],[50,65,70]]时,得到的图形如下: 当输入矩阵

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Python+turtle绘制虚线同心

封面图片: 《中学生可以这样学Python》,ISBN:9787302480396,董付国,应根球,清华大学出版社 图书详情: 配套资源:PPT、源码、84节微课视频。...《中学生可以这样学Python》84节微课免费观看地址 =============== 中国大学MOOC: https://www.icourse163.org/learn/enroll/CCEC-...1449771164 智慧树网慕课: https://coursehome.zhihuishu.com/courseHome/2071947 =============== Python相关课程教材选用参考与建议...董付国老师Python在线课程资源使用方法 =============== 问题描述: 使用turtle绘制虚线同心,在绘制过程中,不停地抬笔和落笔来使用实线段模拟虚线效果。...450节Python微课,通过“最新资源”==>“培训动态”可以查看近期Python培训安排,通过“最新资源”==>“教学资源”可以查看Python教学资源。

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使用Python+pillow绘制矩阵盖尔

盖尔是矩阵特征值估计时常用的方法之一,其定义为: 与盖尔有关的两个定理为: 定理1:矩阵A的所有特征值均落在它的所有盖尔的并集之中。...定理2:将矩阵A的全体盖尔的并集按连通部分分成若干个子集,(一个子集由完全连通的盖尔组成,不同子集没有相连通的部分),对每个子集,若它恰好由K个盖尔组成,则该子集中恰好包含A的K个特征值。...与盖尔定理有关的几个推论为: 推论1:孤立盖尔中恰好包含一个特征值。 推论2:实矩阵的孤立盖尔恰好包含一个实特征值。 推论3:盖尔方法中盖尔半径可以按列求和。...(因为方阵转置后特征值不变) 下面的代码使用Python+pillow绘制给定矩阵的盖尔: 当输入矩阵[[10,20,30],[30,40,50],[50,65,70]]时,得到的图形如下: 当输入矩阵

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和线

如果有一个,在上有很多数学上的点,这些点足够多。那么将这些点拿出来,而不是很表示一段有趣的序列 在空间有两个上面有很多线,线的两段分别连接两个。...将会相互嵌套,从中间上升或下降,上升的会变大,下降的变小,在上升到一定高度,从上升转下降,同时下降的下降到一定高度转上升,此时下降的将会套住上升的 ?...连接两个的线将会在两个再次套住的时候,绕两个一圈,于是拿到新的坐标 将会记录每次两个套住的时候所有线所在的坐标,将这些重新定义为线连接的点,记录这些点,这里的点不使用数字表示,而是通过表达式表示...在上升或下降都会在两个套住的时候计算完成距离,通过圆里面的线绕过的点确定 在上升过程中,每个线都会移动,移动根据当前上升的距离和当前线和连接的点计算 就这样两个将会不断上升下降,然后不断嵌套...通过圆里面的点和当前上升的距离算出的变大趋势。

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