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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...，8位，单通道二进制源图像 rho：参数极径 r ，以像素值为单位的分辨率，这里一般使用 1 像素 theta：参数极角theta，以弧度为单位的分辨率，这里使用 1 度 threshold：检测一条直线所需最少的曲线交点...在标准霍夫圆变换中，原图像的边缘图像的任意点对应的经过这个点的所有可能圆在三维空间用圆心和半径这三个参数来表示，其对应一条三维空间的曲线。...，标准霍夫圆变化很难被应用到实际中。...，8位单通道灰度图像 method：圆检测方法 dp：参数表示累加器与原始图像相比的分辨率的反比参数。

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OpenCV 直线检测

]=0; } ++it; } return lines; } }; #endif // HoughLines.cpp : 定义控制台应用程序的入口点...// // findContours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

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OpenCV 直线检测

OpenCV 中的 HoughLines() 和 HoughLinesP() 函数用来检测直线。...HoughLinesP() 只通过分析点的子集并估计这些点都属于同一条直线的概率，它是标准Hough变换的优化版本，拥有更快的执行速度。...比如上述公路照片，为了做直线检测，我们可以先转灰度图并进行模糊降噪： import cv2 import numpy as np img0 = cv2.imread('freeway.jpg') #print...HoughLinesP() 函数有6个参数，依次是：第1个参数是二值图像，通常是边缘检测后的灰度图。第2、3 个参数是线段的几何表示ρ 和 θ 的精度（可以理解为步长）。...第4个参数表示Hough变换累加器的阈值，高于该阈值的直线才被保留。第5个参数表示线段的最小长度。第6个参数表示线段间的最大间隙。

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直线载体图像

[:2]#图像的高度和宽度 img=cv2.line(img,(0,0),(rows,cols),(255,255,255),3)#绘制直线 img=cv2.line(img,(0,cols-150),...(rows,cols-150),(255,0,255),5)#绘制直线 img=cv2.line(img,(rows-150,0),(rows-150,cols),(0,255,255),7)#绘制直线...：直线载体图像是为了更好地检测出人脸，在图像上绘制不同颜色和角度的直线的基础操作。...除此之外，还有绘制直线、矩形、圆、椭圆等多种几何图形，并且可以在图像中的指定位置添加文字说明。...image=cv2. line (image, p1, p2, color[, thickness[, lineType]]) img表示待绘制图像 pt1表示线段的第1个点（起点） pt2表示线段的第

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hough变换检测直线原理(opencv霍夫直线检测)

直线的霍夫变换：霍夫空间极坐标与图像空间的转换公式： p = y * sin(theta) + x * cos(theta); 之后遍历图像的每个坐标点，每个坐标点以一度为增量，求取对应的p值，存入数组中...，查找数组中数目大于一定阈值的p和theta，再在图像空间中把直线恢复出来霍夫变换就是把图像左边空间上的线段转换到霍夫空间一个点，然后通过点的数目多少来确定是否为一条线段（但是画出的结果为一条直线...Hough检测 * 参数：image0为原图形，image1为边缘检测结果，w、h为图像的宽和高 * 由于得到的Hough变换结果图像与原图像大小不同，为了得到新的宽高信息 * w、h使用引用类型 **...//重新设定图象大小 //Width = 360; //Height = p; // delete tempImage; return HoughBuf; } //画检测到的直线...，通过膨胀后的图像减去原始图像得到的边缘图像，用来检测是否得到了边缘 //ResultImage = nullptr; //unsigned char** HoughBuf = nullptr

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基于Hough变换原理实现图像直线检测【附源代码】

---- 空间域的n个点在变换域中对应为n条曲线（如下左图），这些曲线交点在空间域对应一条直线（如下右图），这条直线经过之前空间域的若干点，hough变换的目的就在于选出这样的直线。...程序中，Hough变换根据较高投票数确定，通过反变换得到直线。 ? ? 以下是两者的变换关系： ① 空间域到变换域： ? 其中， ? 注意上式的最值，编程中需要据此预定义投票矩阵。...注意此反变换，编程中利用投票矩阵找到后据此需要做变换得到直线。 ?...(本素材来源于alibaba.com.cn) 图像二值化与边缘检测 clear;clcI1=imread('p1.jpg'); % 可以自行找图片素材I1...row) theta0=theta(row(i)); rou0=line(i)-maxRou; %求对应的直线 x=1:m; y=-x*cotd(theta0)+rou0/

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OpenCV直线拟合检测

OpenCV直线拟合检测霍夫直线检测容易受到线段形状与噪声的干扰而失真，这个时候我们需要另辟蹊径，通过对图像进行二值分析，提取骨架，对骨架像素点拟合生成直线，这种做法在一些场景下非常有效，而且效果很好...，在各个论坛以及QQ群中经常有人问OpenCV中如何通过一些点来拟合直线，其实OpenCV中都有现成的函数可以使用。...距离变换的结果是得到一张与输入图像类似的灰度图像，但是灰度值只出现在前景区域。并且越远离背景边缘的像素灰度值越大。...水平与垂直投影关于这个OpenCV中我没有发现直接可以使用的相关API，所以我自己写了点代码，二值图像的水平或者垂直投影可以用于粘连字符分割、对象分离，发现局部极大值像素等处理，是非常重要的二值图像分析与处理手段...对上面这样一张图像，需要对其提取水平与垂直的两条直线，完整的代码实现分为如下几步： 1.对二值图像实现距离变换 h, w, ch = frame.shape # 二值化图像 print("start to

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图像中的裂纹检测

机器学习模型我们想要建立一个机器学习模型，该模型能够对墙壁图像进行分类并同时检测异常的位置。为了达到这个目的需要建立一个有效的分类器。它将能够读取输入图像并将其分类为“损坏”或“未损坏”两个部分。...在最后一步，我们将利用分类器学到的知识来提取有用的信息，这将有助于我们检测异常情况。对于这个类任务，我们选择在Keras中重载VGG16来完成它。...局部异常现在我们要对检测出异常的图像进行一定的操作，使墙壁图像裂缝被突出。我们需要的有用信息位于顶层。因此我们可以访问：卷积层：上层是VGG结构，还有网络创建的更多重要功能。...，在该图像中，我已在分类为裂纹的测试图像上绘制了裂纹热图。...我们可以看到，热图能够很好地泛化并指出包含裂缝的墙块。在裂纹图像中显示异常 03. 总结在这篇文章中，我们为异常识别和定位提供了一种机器学习解决方案。所有这些功能都可以通过实现单个分类模型来访问。

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图像中的裂纹检测

机器学习模型我们想要建立一个机器学习模型，该模型能够对墙壁图像进行分类并同时检测异常的位置。为了达到这个目的需要建立一个有效的分类器。它将能够读取输入图像并将其分类为“损坏”或“未损坏”两个部分。...在最后一步，我们将利用分类器学到的知识来提取有用的信息，这将有助于我们检测异常情况。对于这个类任务，我们选择在Keras中重载VGG16来完成它。...局部异常现在我们要对检测出异常的图像进行一定的操作，使墙壁图像裂缝被突出。我们需要的有用信息位于顶层。因此我们可以访问：卷积层：上层是VGG结构，还有网络创建的更多重要功能。...，在该图像中，我已在分类为裂纹的测试图像上绘制了裂纹热图。...我们可以看到，热图能够很好地泛化并指出包含裂缝的墙块。 ? 在裂纹图像中显示异常 03. 总结在这篇文章中，我们为异常识别和定位提供了一种机器学习解决方案。

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形状识别之直线检测

主要涉及的问题有如下几点：直线检测直线聚类直线筛选交点计算交点排序 ---- 1.直线检测常规直线检测方法即是Hough。这里推荐使用一种比较新的直线检测算法LSD。...算法的具体使用请参考网站提供的源码。图2和图3分别是Hough直线检测与LSD直线检测的结果示意图。...具体角度的计算请参考直线检测之极坐标表示。代码如下：将图4中检测到的所有直线线段利用极坐标表示，然后进行分类，同类的直线分配相同的标签号。...这里进行筛选的思路是，采集图6中所示红色线段两侧的图像数据，计算颜色特征H,S,V。针对图6，手上的颜色特征明显区别于身份证边缘的特征，很容易去除。...---- 4.交点计算这里给出极坐标系下直线的求交点方法，这里主要注意两点：首先，两条直线不是平行的，其次，直线的交点在图像范围内。

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直线段检测法（LSD）

内得到亚像素级准确度的直线段检测算法。...LSD的目标在于检测图像中局部的直的轮廓，这也是我们称之为直线分割的原因。...2算法介绍 LSD直线检测方法首先计算每个像素点的水平线（level-Line）角度，从而形成了一个水平线场，即单位矢量场，这里像素点的水平线角度就是该点梯度方向的垂直角度，如下图所示，而水平线场就是一个与图像中的点一一对应的矩阵...给定图像i和矩形r，定义 k(r,i) 表示矩形r中对齐点的数量，n(r )表示矩形 r中像素点的总数，这样上述事件发生的次数即为: 也就是说这种事件发生即表示产生一个直线段检测的虚警。...ε，若NFA（r,i）≤ε，那么就可以将其保留为一个直线段的检测结果。

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CV学习笔记(十五):直线检测

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。...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?...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.

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卫星图像中的船舶检测

标签，scene_ids和位置中的索引i处的列表值每个对应于数据列表中的第i个图像类标签：“船”类包括1000个图像，靠近单个船体的中心。...“无船”类包括3000幅图像，1/3是不同土地覆盖特征的随机抽样。 - 不包括船舶的任何部分。下一个1/3是“部分船只”，而1/3是先前被机器学习模型错误标记的图像（由于强大的线性特征）。...想要实现的目标：检测卫星图像中船舶的位置，可用于解决以下问题：监控港口活动和供应链分析。...如果X [0]中的某些照片可能具有相同的所有3个波段，只需尝试另一个X [3]。...正如所看到的那样：它确实分类为具有直线和明亮像素的船舶图像想这是找到一种方法来改进模型的下一步 - 尽管这是另一次。或者给它第二次运行： ?

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CV学习笔记(十五):直线检测

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。...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?...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: ?

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基于深度学习的直线检测算法

传统算法经典的霍夫变换算法，其一般流程是：提取图像边缘，并将边缘点坐标变换到霍夫空间。霍夫空间中每个点都代表一条直线，图像中同一直线上的点在霍夫空间会产生交点。...它是一种“感知聚类”方法，依赖于精心设计的图像特征和检测策略，其精度、算法复杂度等都要好于霍夫直线检测。其主要思想是基于梯度构建每个像素点的特征，来表征这一点可能处于什么方向的直线上。...LSD算法上述算法均集成在了opencv中，除此以外opencv还包含了一些其他的传统直线检测算法，具体可以参考这篇博文：opencv直线检测算法汇总直线检测算法汇总深度学习算法神经网络离不开数据支持...该数据集包含了多种场景下的5000多张包含线段标注的图像。 wireframe数据集有了数据集的支持，近些年有不少直线检测顶会论文发表。...直线语义分割作为辅助信息，帮助中点定位，位移向量求解以及最终的融合。一般来说，在detection任务中做segmentation分支，都能提升检测效果。

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Matlab 使用Hough霍夫变换进行直线检测+寻找最长直线

基本思路先使用上文介绍的Prewitt算子将输入的图像边缘化处理，再使用霍夫变换检测直线。其中使用到了matlab的hough，houghpeaks,houghlines等函数....输入f是二值图像，val1是0到90的标量，指定了沿θ轴霍夫变换的间距(默认是1)，val2是0。...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。...输出lines是结构数组（可能检测到多条直线），长度等于找到的线段数。结构中的每个元素可以看成一条线，并含有下列字段： point1：两元素向量[r1, c1]，指定了线段起点的行列坐标。

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彩色图像中的人脸检测

另外YUV的一个好处是彩色电视信号对黑白电视的兼容，因为当两个色差分量值为0的时候（代表没有色差）输出的图像是黑白的。...YUV的主要目的是在保证图像显示质量的前提下尽量缩小图像的体积，而且通过把亮度分量从RGB颜色分量中分离出来也能够使黑白显示设备能够兼容彩色信号。...YCbCr是YUV家族中在工业领域使用最广泛的一种标准，这也是为什么JPEG内部编码采用YCbCr的原因。...Face detection in color images 文章里系统的讲解了人脸检测的相关算法。...调试通过的matlab程序： %基于Ycbcr色彩空间肤色检测 close all; clear; clc; %将RGB色彩空间转换为Ycbcr色彩空间 Image_RGB = imread('test.jpg

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matlab lsd检测,LSD直线检测，matlab工具箱

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...【实例简介】 LSD直线检测工具箱，可以通过配置，直接调用，详细的配置信息参见reco_toolbox目录下的read me.txt 【实例截图】【核心代码】 reco_toolbox ├── license.txt

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X射线图像中的目标检测

2.1 算法（目标检测vs图像分类）在图像分类中，CNN被用来当作特征提取器，使用图像中的所有像素直接提取特征，这些特征之后被用来分类X射线图像中违禁物品，然而这种方法计算代价昂贵，并且带来了大量的冗余信息...在本例中，我们尝试在X射线图像中检测的目标是违禁物品，如刀、枪、扳手、钳子和剪刀。...使用目标检测模型而不是分类模型的好处是我们能够训练足够的正样本，无需将负样本（图像）合并到训练集中，这是因为负样本早就隐式的存在于图像中，图像中与边界框（目标的真实边界框）不相关的所有区域都是负样本。...但通过仔细选择合适的目标检测模型，不仅可以对违禁物品正确分类，还可以确定它们在图像中位置，解决这个具有挑战性的问题。下一节中，我们将介绍项目选择的每个模型背后的目标检测架构。...作者提出了位置敏感得分图，以解决图像分类中的平移不变性与目标检测中的平移差异性之间的难题。因此，该方法可以采用全卷积的图像分类器主干（例最新的残差网络Resnet）来进行目标检测。

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图像直线分析和拟合工具——opencv

这个工具挺好用的，可以在图像上随意画一条直线，然后设置一些参数，他就能在你画的这条线附近寻找你想要的直线，然而其不是开源的，halcon也是收费的。...图像处理过程中我们有时候要对摄像头采集的图像进行直线分析，如果利用opencv分析的话，我们常常要自己建个工程，然后利用一些检测直线的算法，比如霍夫变换等，然而这样比较耗时。...这个工具就可以即时的对图像直线进行分析。接下来给出这个工具函数的原型。名字我也取为drawRake。...如下图：是摄像头实时采集的一帧图像数据，然后我们现在要分析下图黑色箭头所示的直线。 ?...我们只需要在图像上的该直线附近画一条差不多直线，这条画上去的直线就是上面的输入参数的cv::Point2d pStart，cv::Point2d pEnd。

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