opencv 霍夫变换

是一种特征提取手段，用来提取形状（直线、圆等）边界。⚠️前提：霍夫变换检测边缘只对边缘图片（经过或者提取特征后的图片）有效，对一般的图片无效。

概率Hough变换相比于标准Hough变换的优点是它更快，因为它不需要为每个边缘点计算和投票所有的参数空间。此外，它通常能够给出更准确的结果，因为它考虑了边缘点之间的局部关系。这种方法的缺点是它可能不会检测到图像中所有的直线，特别是当直线的支持点较少时。因此，概率Hough变换适用于直线较为密集的场景，而在直线稀疏的情况下可能不如标准Hough变换有效。在霍夫变换中，你可以发现即使是一条仅有两个参数的直线，也需要用到大量的计算。概率霍夫变换是我们已知的，针对霍夫变换的优化方案。

概念 霍夫变换是一种特征检测(feature extraction)，被广泛应用在图像分析（image analysis）、计算机视觉(computer vision)以及数位影像处理(digital image processing)。霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征，例如：线条。他的算法流程大致如下，给定一个物件、要辨别的形状的种类，算法会在参数空间(parameter space)中执行投票来决定物体的形状，而这是由累加空间(accumulator space)里的局部最大值(local maxim

霍夫变换（直线） 原理摘自：http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/hough_lines/hough_lines.html 目标 在这个部分您将学习到: 使用OpenCV的以下函数 HoughLines 和 HoughLinesP 来检测图像中的直线.

原理，好复杂，脑壳痛， 详见：霍夫变换 过程： API: 应用： 直线检测 #include<opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <opencv2/highgui/highgui_c.h> using namespace std; using namespace cv; Mat src, t...

一、直线检测相关算法　　 1.1 霍夫变换（Hough Transform）　 　　霍夫变换（Hough Transform）换于1962年由Paul Hough 首次提出，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用，是图像处理中从图像中检测几何形状的基本方法之一。经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍夫变换经过扩展可以进行任意形状物体的识别，例如圆和椭圆。 　　 　　霍夫变换运用两个坐标空间之间的变换将在一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一个坐标空间的一个点上形成

霍夫变换 霍夫直线变换 霍夫直线变换用来做直线检测 霍夫直线变换官网文档 绘制经过某点的所有直线的示例代码如下 import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def draw_line(): # 绘制一张黑图 img = np.zeros((500, 500, 1), np.uint8) # 绘制一个点 cv.line(img, (10, 10), (10, 10), (255)

Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV.3.4.1，开发环境为PyCharm 第16章 霍夫变换 霍夫变换是一种在图像中寻找直线、圆形以及其他简单形状的方法。霍夫变换采用类似于投票的方式来获取当前图像内的形状集合，该变换由Paul Hough（霍夫）于1962年首次提出。最初的霍夫变换只能用于检测直线，经过发展后，霍夫变换不仅能够识别直线，还能识别其他简单的图形结构...

霍夫变换(Hough Transform)是图像处理技术中的一种特征提前技术，该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换的结果。霍夫变换运行两个坐标空间之间的变换将在一个空间中具有相同形状的曲线或者直线映射到另一个坐标空间的一个点形成峰值，从而把检测任意形状的问题转化为统计峰值问题。霍夫变换是一种用来寻找直线的方法，在使用霍夫变换之前，首先要对图像进行边缘检测的处理，即霍夫变换的直接输入只能是二值图像。OpenCV中的霍夫线变换有三种：（1）一条直线在图像二维

霍夫变换（霍夫线变换、霍夫圆变换）

目录前言：本篇学习内容：注：1.霍夫变换1.1 数学理论1.2 函数使用参考文献： 前言： 笔者目前在校本科大二，有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究，准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容，故记录学习笔记，同时，由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识，会尽量根据自己的理解，指出OpenCV的应用，并在加上自己理解的前提下进行叙述。 若有不当之处，希望各位批评、指正。 本篇学习内容： 1.霍夫变换 注： 霍夫变换运用了很巧妙的数学方法。我揣摩很久，难以下笔，觉得很难说清楚这件事。但是学