在OpenCV 中使用了霍夫梯度法实现圆检测。霍夫梯度法是一种改进的霍夫圆变换算法,用于提高圆检测的效率和鲁棒性。 霍夫梯度法的基本原理: 与标准霍夫圆变换类似,霍夫梯度法也基于将图像空间中的圆形映射到参数空间中的点这一思想。 不同之处在于,霍夫梯度法利用边缘点的梯度方向来对每个边缘点进行投票,而不是...
现在广泛使用的霍夫变换是由 Richard Duda 和 Peter Hart 在公元1972年发明,并称之为广义霍夫变换,广义霍夫变换和更早前1962年的Paul Hough 的专利有关,这也是其名称的又来 。 经典的霍夫变换是侦测图片中的直线,之后,霍夫变换不仅能识别直线,也能够识别任何形状,常见的...
circles,调用 HoughCircles 函数后此参数存储了检测到的圆的输出矢量,每个矢量由包含了 3 个元素的浮点矢量(x,y,radius)表示。 method,使用的检测方法,目前 OpenCV 中就霍夫梯度法一种可以使用,标识符为 HOUGH_GRADIENT。 dp,累加面分辨率(大小) = 原始图像分辨率(大小) × 1/dp。默认 dp = 1 时,两者分辨率...
opencv笔记(CPP)—— 霍夫圆检测 霍夫圆检测,类似于霍夫直线检测。也是通过遍历每一个非0像素点的潜在圆,根据在霍夫空间的曲线交点所占的权重,来确定目标圆。 笛卡尔坐标系中,圆方程: 转化为极坐标表达式: 极坐标系是三维的,由a,b,r构成。 在笛卡尔坐标系中经过某一个非零像素点的圆,转到霍夫空间是三维曲...
霍夫圆变换类似于霍夫线变换,它表示图像上的一个点,可以被无数个圆穿过,每个圆需要用三个变量来表示(分别为圆心坐标x和y,及半径r)。这样,图像上的任意一点P: 可以映射为三维空间(一维是坐标x,二维是坐标y,第三维是半径r)上的一个倒立的圆锥,圆锥顶点坐标为(图像P点x坐标,图像P点y坐标,半径0),如下图所...
它基于霍夫变换(Hough Transform)的思路,通过将图像中的像素点转换为参数空间中的圆心和半径,并在参数空间中累加计数来检测圆形。与传统的霍夫变换不同,圆形霍夫变换需要考虑圆形的对称性,因此需要在参数空间中进行三维累加计数。圆形霍夫变换在医学图像处理、工业检测和目标跟踪等领域有广泛的应用。
例1:绘制两个圆形,用霍夫圆变换将它们检测出来。 importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltfromskimageimportdraw,transform,feature img= np.zeros((250, 250,3), dtype=np.uint8) rr, cc= draw.circle_perimeter(60, 60, 50)#以半径50画一个圆rr1, cc1 = draw.circle_perimeter(150, 150, 60...
3、霍夫圆变换 在opencv中,我们通过 “霍夫梯度法” 的方法来解决圆变换的问题。 原理: 【1】对图像应用边缘检测 【2】对边缘图像中的每一个非零点,考虑其局部梯度,(用Sobel()函数计算 x 和 y 方向的 Sobel 一阶导数得到梯度 )。 【3】利用得到的梯度,由斜率指定的直线上的每一个点都在累加器中被累加...
2、霍夫变换 • 实现基于霍夫变换的图像圆检测(边缘检测用opencv的canny函数)。 一、Canny边缘检测 主要测试代码如下,调用opencv库的Canny函数,注意需要先将图像转为灰度图,然后进行滤波去除噪声可以使边缘提取的效果更好。 Mat img=imread("9999.jpg");imshow("原始图",img);Mat DstPic,edge,grayImage;//创...
霍夫圆检测是一种常用的图像处理技术,用于检测图像中的圆形物体。它的原理基于霍夫变换,通过在参数空间中找到一组参数,来确定相应的圆的半径和位置。这种方法在计算机视觉、机器人领域和医疗成像等方面都有广泛的应用。 二、霍夫变换 霍夫变换是一种数学转换,可以将直线或曲线在坐标空间中的表示转换到另一个参数空...