用透视投影进行矩形识别的Hough变换与Contour检测 - 腾讯云开发者社区

17. hom_mat2d_transpose 功能：将一个同质二维变换矩阵转置。 18. hom_mat3d_project 功能：给一个二维投影变换矩阵投影一个仿射三维变换矩阵。...20. proj_match_points_ransack 功能：通过找到两副图像中点与点之间的映射计算一个投影变换矩阵。...3. hough_line_trans 功能：对区域中的线进行Hough变换。 4. hough_line_trans_dir 功能：利用局部方向梯度对线进行Hough变换。...18. fit_rectangle2_contour_xld 功能：用矩形来匹配XLD轮廓(contour)。...6. projective_trans_ontour_xld 功能：对一个XLD轮廓(contour)进行射影变换。

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OpenCV轮廓检测，计算物体旋转角度

Canny(srcImage, midImage, 50, 200, 3);//进行一此canny边缘检测 cvtColor(midImage,dstImage, CV_GRAY2BGR);//转化边缘检测后的图为灰度图...//【3】进行霍夫线变换 vector lines;//定义一个矢量结构lines用于存放得到的线段矢量集合 HoughLinesP(midImage, lines, 1, CV_PI...bounding box ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// //霍夫变换进行直线检测...); //Mat tempimage; //【2】进行边缘检测和转化为灰度图 //Canny(result_line, tempimage, 50, 200, 3);//进行一此canny边缘检测...{ End_Rage2D = cvMinAreaRect2(contour); //代入cvMinAreaRect2这个函数得到最小包围矩形这里已得出被测物体的角度，宽度,高度

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计算机视觉方向简介 | 手机产品条码检测方案

所以实现倾斜条码图像的纠正首先要检测出倾斜角度，再以其角度值对其进行逆旋转得到包含条码的矩形区域呈水平的条码图像。...考虑到图像位置的随机性和计算复杂度问题，本方案决定采用 Hough变换法来实现倾斜条码图像的倾斜角的检测。...其实现方法是先利用MATLAB的 edge() 函数求出二值图像的边缘，再用其 Hough 变换相关函数：hough() 、 houghpeaks() 、 houghlines() ，获得到最长边的起始点和终止点...（分割出来的条码） 2.5 条码识别与检测条码图像经过处理后最终得到的是只有黑白条空组成的二值图像, 该点的颜色信息在阔值变换时已经定义 ,用 255 和 0 表示白色和黑色, 则接下來的任务就是对此图像所包含的数字或英文字母信息进行译码...（条码下方字符）接着，对图片进行水平方向的投影，这样有字符的地方的投影值就高，没字的地方投影得到的值就低。（水平投影值）接下来，用一根扫描线从下向上扫描。

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基于机器视觉的手机产品条码检测方案

所以实现倾斜条码图像的纠正首先要检测出倾斜角度，再以其角度值对其进行逆旋转得到包含条码的矩形区域呈水平的条码图像。...考虑到图像位置的随机性和计算复杂度问题，本方案决定采用 Hough变换法来实现倾斜条码图像的倾斜角的检测。...其实现方法是先利用MATLAB的 edge() 函数求出二值图像的边缘，再用其 Hough 变换相关函数：hough() 、 houghpeaks() 、 houghlines() ，获得到最长边的起始点和终止点...（分割出来的条码） 2.5 条码识别与检测条码图像经过处理后最终得到的是只有黑白条空组成的二值图像, 该点的颜色信息在阔值变换时已经定义 ,用 255 和 0 表示白色和黑色, 则接下來的任务就是对此图像所包含的数字或英文字母信息进行译码...（条码下方字符）接着，对图片进行水平方向的投影，这样有字符的地方的投影值就高，没字的地方投影得到的值就低。 ? （水平投影值）接下来，用一根扫描线从下向上扫描。

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一种用于移动机器人自动识别电梯按钮的去除透视畸变方法

该算法首先利用DeepLabv3 +模型和Hough变换方法获得按钮分割结果和按钮角点检测结果，然后利用标准按钮角点的像素坐标作为参考特征来估计摄像机运动以校正透视畸变，因此该算法对于去除图像上的异常值和噪点更加鲁棒...得到最佳位姿后，利用对角点像素点进行同样操作，将有畸变的图像中的每个像素转化为新的像素坐标。然后通过应用逆向变换，最终可以消除透视失真。...然后将Hough变换法应用于处理后的图像，检测按钮的四条线。Hough变换法是计算机视觉、图像分析和数字图像处理领域中检测图像几何形状的基本方法之一。...图4中显示了标准透视白色画布的一个演示： ? 第二步是反投影。在获得角点像素坐标的检测结果后，利用相机固有参数实现像素坐标在归一化图像平面上向空间坐标的反投影。...获得最佳位姿估计后，通过对角像素进行相同的操作，将畸变图像的每个像素转换为新的像素坐标。在获得所有像素的新空间坐标点后，我们可以利用相机固有参数进行投影，并在归一化平面中获得新像素点。

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鱼眼摄像头畸变校正方法概述

角点检测与矫正：角点检测和矫正方法涉及在鱼眼图像中检测角点，例如利用Harris角点检测或Shi-Tomasi角点检测。...然后，检测到的特征点与矫正图像中的相应点进行匹配，从而推断相机的畸变参数并进行后续矫正。直线检测与矫正：直线检测和矫正方法利用鱼眼图像中直线的存在。...通过使用Hough变换等技术检测直线，可以推断相机的畸变参数。随后利用获得的参数对整个图像进行矫正，确保直线在矫正后的图像中保持线性。...它旨在将畸变的鱼眼图像转换为矩形图像，具有直线和更自然的透视。该方法涉及扩展鱼眼图像的水平视场，并将畸变的像素映射到矩形图像中的相应位置。...它旨在将畸变的鱼眼图像转换为矩形图像，具有直线和更自然的透视。该方法涉及将畸变的鱼眼像素映射到矩形图像中的相应位置。

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OpenCV学习+常用函数记录③：霍夫变换与轮廓提取

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 # 线段以像素为单位的距离精度，double类型的，推荐用1.0 rho = 1 # 线段以弧度为单位的角度精度，推荐用numpy.pi/180（弧度变换的步长） theta = np.pi...霍夫圆形检测 def hough_circle(gray_img): # 定义检测图像中圆的方法。...目前唯一实现的方法是cv2.HOUGH_GRADIENT method = cv.HOUGH_GRADIENT # 累加器分辨率与图像分辨率的反比。...例如，如果dp = 1，则累加器具有与输入图像相同的分辨率。如果dp = 2，则累加器的宽度和高度都是一半。 dp = 1 # 检测到的圆的圆心之间最小距离。

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扫描二维码背后的原理和实现

二、二维码的组成二维码是一种矩阵式条码,是用某种特定的几何图形按一定规律在平面上分布的黑白相间的图形点组合。...它具有以下特点: 数据容量大,一般可存500字节以上的数据有误错检测和纠正功能,容错率高达30% 可以在全方向360度任意角度扫描识读一个二维码由功能模式、格式信息、版本信息、纠错级别等构成,其基本组成单元是...块与块之间留有空白区域,二维码的三个位置检测图形位于Code Area的三个角上,识别时扫描仪可以通过它来判断二维码的朝向和尺寸。...以 Reed-Solomon码为例,编码前需要先将数据进行CRC计算以产生校验码,然后将信息与校验码一起进行编码。编码后会产生一串纠错码字。...常用的算法包括以下几种: 基于contour的矩形检测基于直线检测的Hough变换基于覆盖的图形识别基于像素统计的阈值化分块各个算法都需要结合图像处理技术,通过扫描图形的几何特征来实现快速准确的定位和识别

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【CV 向】如何打造一个“数串串神器“

Circle Transform（霍夫圆变换）是一种用于在图像中检测圆的经典算法。...Hough Circle Transform 的参数包括边缘检测的参数、参数空间的分辨率、最小半径和最大半径的范围等。这些参数的设置会影响圆的检测结果，需要根据具体的应用场景和图像特征进行调整。...edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) # 霍夫圆变换 circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=25...这可以通过绘制轮廓曲线、外接矩形或其他几何形状来实现。轮廓分析在许多图像处理和计算机视觉任务中都有广泛应用，如目标检测、形状识别、图像分割等。...总结在本文中，我们介绍了使用OpenCV和深度学习来解决数钢管和数串串的问题，使用OpenCV的Blob Detection和Hough Circle技术对钢管以及串串进行检测，并使用轮廓分析对钢管进行计数

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OpenCV图像处理笔记（三）：霍夫变换、直方图、轮廓等综合应用

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...(Back Projection) 反向投影是反映直方图模型在目标图像中的分布情况简单点说就是用直方图模型去目标图像中寻找是否有相似的对象。...HSV色彩空间cvtColor 计算直方图和归一化calcHist与normalize Mat与MatND其中Mat表示二维数组，MatND表示三维或者多维数据，此处均可以用Mat表示。...，旋转矩形与椭圆。...与拉普拉斯算子实现图像对比度提高，sharp 转为二值图像通过threshold 距离变换对距离变换结果进行归一化到[0~1]之间使用阈值，再次二值化，得到标记腐蚀得到每个Peak -

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基于模板的文字识别结果结构化处理技术 | 公开课速记

我们通过参照字段来选择参照字段能够围成的最大面积的四边形，根据这个四边形来计算透视投影矩阵，并做一系列的图像变换，然后再计算所匹配的程度。...我们选用的是透视投影方法来做图片的摆正，尽可能的把待识别的图跟模板图对齐，这样比较方便后面提取字。 ? 透视投影变换的时候，需要4组从待识别图到模板图对应的点对。...通过这4组点对可以计算一个透视投影矩阵，做透视投影变换。我们通过框选模板上固定字段来做参照字段，进而通过文字匹配方式寻找对应点对。...我们在这个地方选择的是用新的透视投影矩阵来计算摆正的程度。用新的透视投影矩阵计算摆正图片四顶点和模板，四顶点的距离来判断匹配程度。...如果它只有一次摆正的时候，只有一个透视投影矩阵，这个时候它就等价于那个结果就是用原图乘以这个透视投影矩阵。

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拥挤场景中的稳健帧间旋转估计

我们引入了在SO(3)上的Hough变换的新泛化，以有效且稳健地找到与光流最兼容的摄像机旋转。在相当快的方法中，我们的方法将错误减少了近50%，比下一个最佳方法更精确，而且无论速度如何。...我们的方法可以被看作是著名的Hough变换的一种变体，Hough变换试图找到可能生成尽可能多观察的隐藏变量。每个观察都用于为与其一致的隐藏变量值“投票”。...Longuet-Higgins与透视投影对比，每个光流矢量与一个旋转流形（单位为弧度的轴）兼容。...投票方案我们将根据兼容性旋转值进行一维流形离散化投票，与原始的Hough变换不同，我们不创建累加器，而是制作一个兼容性旋转投票的列表，并找到列表的众数，减轻了内存中需要3维累加器的需求。...总结我们引入了一种新颖的在SO(3)上进行Hough变换的方法，以找到与高度动态场景中光流最相容的摄像机旋转。我们的方法具有固有的稳健性，并且不需要RANSAC，这显著提高了速度，超过了现有方法。

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EmguCV 常用函数功能说明「建议收藏」

HoughLines，使用标准Hough变换找到二进制图像中的行。...也就是说，除了镜头失真的校正之外，该功能还可以应用任意透视变换R，并且最终可以根据新的相机矩阵对图像进行缩放和移位。插入，从区域边界附近的像素重建所选图像区域。...该函数本身也用于计算与当前内在和外在参数的反投影误差。...与cvStereoRectify的另一个相关的区别是该函数不输出对象（3D）空间中的整流变换，而是输出由单应性矩阵H1和H2编码的平面透视变换。该功能实现了以下算法[Hartley99] .....UndistortPoints，与cvInitUndistortRectifyMap类似，与之相反。这些功能类似于它们都用于校正镜头失真并执行可选的透视（矫正）变换。

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OpenGL坐标系及坐标转换

4、冲洗底片，决定二维相片的大小，它相当与OpenGL中的视口变换（Viewport Transformation）（在屏幕窗口内可以定义一个矩形，称为视口（Viewport），视景体投影后的图形就在视口内显示...透视投影，符合人们心理习惯，即离视点近的物体大，离视点远的物体小，远到极点即为消失，成为灭点。它的视景体类似于一个顶部和底部都被进行切割过的棱椎，也就是棱台。...其操作是创建一个透视投影矩阵，并且用这个矩阵乘以当前矩阵。...运用相机模拟方式，我们很容易理解视口变换就是类似于照片的放大与缩小。...在计算机图形学中，它的定义是将经过几何变换、投影变换和裁剪变换后的物体显示于屏幕窗口内指定的区域内，这个区域通常为矩形，称为视口。

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附加实验2　OpenGL变换综合练习

1．实验目的：理解掌握OpenGL程序的投影变换，能正确使用投影变换函数，实现正投影与透视投影。 2．实验内容：（1）使用图a中的尺寸绘制小桌，三维效果图见图b。...4、冲洗底片，决定二维相片的大小，它相当与OpenGL中的视口变换（Viewport Transformation）（在屏幕窗口内可以定义一个矩形，称为视口（Viewport），视景体投影后的图形就在视口内显示...其操作是创建一个透视投影矩阵，并且用这个矩阵乘以当前矩阵。...实际上这个函数的操作是创建一个正射投影矩阵，并且用这个矩阵乘以当前矩阵。...运用相机模拟方式，我们很容易理解视口变换就是类似于照片的放大与缩小。在计算机图形学中，它的定义是将经过几何变换、投影变换和裁剪变换后的物体显示于屏幕窗口内指定的区域内，这个区域通常为矩形，称为视口。

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【CV 向】如何打造一个“数串串神器“

Hough Circle Transform 的原理可以概括如下：边缘检测：首先，在输入图像上应用边缘检测算法（如Canny边缘检测），以获取图像中的边缘信息。...Hough Circle Transform 的参数包括边缘检测的参数、参数空间的分辨率、最小半径和最大半径的范围等。这些参数的设置会影响圆的检测结果，需要根据具体的应用场景和图像特征进行调整。...edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)# 霍夫圆变换circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=25, minDist...这可以通过绘制轮廓曲线、外接矩形或其他几何形状来实现。轮廓分析在许多图像处理和计算机视觉任务中都有广泛应用，如目标检测、形状识别、图像分割等。...总结在本文中，我们介绍了使用OpenCV和深度学习来解决数钢管和数串串的问题，使用OpenCV的Blob Detection和Hough Circle技术对钢管以及串串进行检测，并使用轮廓分析对钢管进行计数

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证件识别技术进化史

照片中的包含文字的场景复杂多变，已非传统扫描仪类应用所能比拟；而云计算及无线网络的发展，前端用摄像头进行捕捉，后端利用云计算对图片进行处理，两者结合，更让OCR应用充满了想象空间。...卡片检测模块则在提示框的四个边界附近搜索稳定的边缘，并将检测到的卡片边缘用高亮表示，对用户进行提示引导。...图3：证件检测与校正 V1.0的证件识别流程如图4所示。其中卡片检测及校正环节如前所述已在客户端完成。...单字识别的输出不免有误识，需要利用卡片号码校验规则、日期有效范围等先验知识对结果进行后处理，争取将正确的结果最终呈现给用户。证件识别V2.0 V1.0版上线之后，反响不错，基本解决了产品的刚需。...其次，单字识别的误识率较高，尤其是在光线不理想或是清晰度不高的情况下识别结果较差。针对这些问题，我们引入了深度学习方法，推出了证件识别V2.0。

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移动端车牌识别技术的应用，有效解决路侧停车收费困难的问题

此时，一种基于移动端车牌识别的停车收费方法应运而生，车辆通过停车场出入口时，停车场端系统远距离自动识读车载标签及绑定的后台账户信息，生成当次停车缴费记录，通过移动端车牌识别选定停车费二维码支付功能提交车牌号...本发明瞬时完成检验、记录、核算、收费等工作，是一种高效快捷、公正准确的管理手段，实现方便快捷的停车场管理，而且还杜绝了保安私吞停车场收费问题，对于手机拍照无法识别的车牌，或者无牌车，提出采用车辆特征与车身颜色混合运算的方式...先通过调取智能手机的摄像头获得车牌的彩色图像，然后将采集到的图像进处理，包括通过YUV模型进行灰度化，分段线性变换进行灰度拉升，二值化，Roberts算子进行边缘检测，数学形态学处理等，然后通过Hough...变换进行车牌矫正，其次用双投影和灰度跳变的方法实现车牌的定位、分割，最后通过模板匹配实现车牌识别。...，确定车牌区域； 4、字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割； 5、字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别

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透视投影矩阵推导

透视投影矩阵（Perspective Projection Matrix）的作用是进行规范化透视投影变换，即观察空间 → \rightarrow →规范化观察空间。...因此，可以将投影坐标转换为左手坐标系中的位置，并进一步由观察变换转换为左手屏幕坐标。透视投影当透视投影观察体是一个对称棱台时，透视变换将棱台内部的位置映射到矩形平行管道中的正交投影坐标。...透视投影将棱台观察体中的所有点变换成矩形平行管道观察体中的位置。透视变换过程的最后一步是将该平行管道映射到规范化观察体（normalized view volume）中。...规范化透视投影变换分两步进行：将棱台观察体中的所有点变换成矩形平行管道观察体中的位置；将该平行管道映射到规范化观察体中。...内的方式进行讨论： x、y坐标的变换方式： 1、视点（投影中心或投影参考点）与P点的连线与近裁剪面（即裁剪窗口）交于P’点； 2、设近裁剪面的宽度为W，高度为H，P’点的x坐标范围是 [ − W

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OpenCV基础

这意味着OpenCV-Python是对C++版本的OpenCV进行了Python风格的封装，使得Python开发者能够轻松地调用OpenCV的功能。...仿射变换是线性变换与平移的组合，可以保持直线和平行线的性质。...它将矩形映射为平行四边形，即变换后各边仍然平行。图像的仿射变换涉及到图像的形状位置角度的变化，是深度学习预处理中常到的功能,仿射变换主要是对图像的缩放，旋转，翻转和平移等操作的组合。...透视变换是一种中心投影的射影变换，它可以将矩形映射为任意不规则四边形，因此透视变换的自由度更高。...透视变换适用于需要模拟三维空间中视角变化的场合，如在计算机视觉中的相机校准、三维重建等，利用透视中心、像点、目标点三点共线的条件，按透视旋转定律使透视面透视轴旋转某一角度，破坏原有的投影光线束，仍能保持承影面上投影几何图形不变的变换

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OpenCV轮廓检测，计算物体旋转角度

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