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  • hough

    2020-10-27 08:55:17
    文章目录...[H,theta,rho] = hough(BW) 计算二值图像 BW 的标准 Hough 变换 (SHT)。hough 函数旨在检测线条。 该函数使用线条的参数化表示:rho = x*cos(theta) + y*sin(theta)。该函数返回 rho(沿垂直于

    Syntax

    [H,theta,rho] = hough(BW)
    [H,theta,rho] = hough(BW,Name,Value)
    

    Description

    [H,theta,rho] = hough(BW) 计算二值图像 BW 的标准 Hough 变换 (SHT)。hough 函数旨在检测线条。
    该函数使用线条的参数化表示:rho = x*cos(theta) + y*sin(theta)。该函数返回 rho(沿垂直于线条
    的向量从原点到线条的距离)和 theta(x 轴与该向量之间的角度,以度为单位)。该函数还返回标准 
    Hough 变换 H,它是一个参数空间矩阵,其行和列分别对应于 rho 和 theta 值。有关详细信息,请参阅算法。
    
    [H,theta,rho] = hough(BW,Name,Value) 使用名称-值对组参数计算二值图像 BW 的标准 
    Hough 变换 (SHT) 以影响计算。
    

    Examples

    计算和显示 Hough 变换

    clear all
    close all
    clc
    RGB = imread('gantrycrane.png');
    I  = rgb2gray(RGB);
    %提取边缘。
    BW = edge(I,'canny');
    %计算有限角度范围内的 Hough 变换。
    [H,T,R] = hough(BW,'Theta',44:0.5:46);
    %显示 Hough 变换
    figure
    imshow(imadjust(rescale(H)),'XData',T,'YData',R,...
       'InitialMagnification','fit');
    title('Limited Theta Range Hough Transform of Gantrycrane Image');
    xlabel('\theta')
    ylabel('\rho');
    axis on, axis normal;
    colormap(gca,hot)
    

    在这里插入图片描述

    输入参数

    BW - 二值图像
    二维逻辑矩阵 | 二维数值矩阵
    二值图像,指定为二维逻辑矩阵或二维数值矩阵。对于数值输入,任何非零像素都被视为 1 (true)。

    名称-值对组参数
    ‘RhoResolution’ - Hough 变换 bin 的间距
    1 (默认) | 0 和 norm(size(BW)) 之间(不包含两者)的数字
    Hough 变换沿 rho 轴的 bin 的间距,以逗号分隔的对组形式指定,其中包含 ‘RhoResolution’ 和 0 与 norm(size(BW)) 之间(不包含两者)的数值。

    ‘Theta’ - 输出矩阵 H 的对应列的 Theta 值
    -90:89 (默认) | 数值向量
    输出矩阵 H 的对应列的 Theta 值,以逗号分隔的对组形式指定,其中包含 ‘Theta’ 和范围 [-90, 90) 内的数值向量。

    输出参数

    H - Hough 变换矩阵
    数值数组
    Hough 变换矩阵,以大小为 nrho×ntheta 的数值数组形式返回。行和列对应于 rho 和 theta 值。有关详细信息,请参阅算法。

    theta - x 轴和 rho 向量之间的角度
    数值矩阵
    x 轴和 rho 向量之间的角度,以度为单位,以数值矩阵形式返回。有关详细信息,请参阅算法。

    rho - 从原点到线条的距离
    数值数组
    沿垂直于线条的向量从原点到线条的距离,以 double 类的数值数组形式返回。有关详细信息,请参阅算法。

    算法

    标准 Hough 变换 (SHT) 使用线条的参数化表示:

    rho = xcos(theta) + ysin(theta)
    变量 rho 是沿垂直于线条的向量从原点到线条的距离。theta 是从原点到线条的垂直投影相对于正 x 轴顺时针测量的角度(以度为单位)。theta 的范围是 −90°≤θ<90°。线条本身的角度是 θ+90°,也是相对于正 x 轴顺时针测量的。
    在这里插入图片描述
    SHT 是参数空间矩阵,其行和列分别对应于 rho 和 theta 值。SHT 中的元素表示累加器元胞。最初,每个元胞中的值为零。然后,对于图像中的每个非背景点,为每个 theta 计算 rho。rho 舍入到 SHT 中最近的允许行。该累加器元胞递增。在此过程结束时,SHT(r,c) 中的 Q 值表示 xy 平面中的 Q 个点位于 theta© 和 rho® 指定的线条上。SHT 中的峰值表示输入图像中可能存在的线条。
    Hough 变换矩阵 H 大小为 nrho×ntheta,其中:
    nrho = 2*(ceil(D/RhoResolution)) + 1,且
    D = sqrt((numRowsInBW - 1)^2 + (numColsInBW - 1)^2)。
    rho 的值在 -diagonal 到 diagonal 范围内,其中
    diagonal = RhoResolution*ceil(D/RhoResolution)。
    ntheta = length(theta)

    展开全文
  • Hough

    2017-10-27 15:28:54
    第一个参数,InputArray类型的image,输入图像,即源图像,需为8位的单通道二进制图像,可以将任意的源图载入进来后由函数修改成此格式后,再填在这里。第二个参数,InputArray类型的lines,经过调用HoughLinesP函数...
    • 第一个参数,InputArray类型的image,输入图像,即源图像,需为8位的单通道二进制图像,可以将任意的源图载入进来后由函数修改成此格式后,再填在这里。
    • 第二个参数,InputArray类型的lines,经过调用HoughLinesP函数后后存储了检测到的线条的输出矢量,每一条线由具有四个元素的矢量(x_1,y_1, x_2, y_2)  表示,其中,(x_1, y_1)和(x_2, y_2) 是是每个检测到的线段的结束点。
    • 第三个参数,double类型的rho, 以像素为单位的距离精度。 另一种形容方式是直线搜索时的进步尺寸的单位半径。
    • 第四个参数,double类型的theta,以弧度为单位的角度精度。另一种形容方式是直线搜索时的进步尺寸的单位角度。
    • 第五个参数,int类型的threshold,累加平面的阈值参数,即识别某部分为图中的一条直线时它在累加平面中必须达到的值。 大于阈值 threshold 的线段才可以被检测通过并返回到结果中。
    • 第六个参数,double类型的minLineLength,有默认值0,表示最低线段的长度,比这个设定参数短的线段就不能被显现出来。
    • 第七个参数,double类型的maxLineGap,有默认值0,允许将同一行点与点之间连接起来的最大的距离。
    展开全文
  • Hough变换

    万次阅读 多人点赞 2018-06-14 14:34:46
    参考: ... 2. 《数字图像处理的MATLAB实现(第二版)》, Rafael C....Hough变换于1962年由Paul Hough提出,是一种使用表决方式的参数估计技术,其原理是利用图像空间和Hough参数空间的线-点对偶性,把图像空间...

    参考: 

    1. https://www.zybuluo.com/lutingting/note/554459 

    2. 《数字图像处理的MATLAB实现(第二版)》, Rafael C. Gonzalez

    3. MATLAB帮助文档

     

    Hough变换于1962年由Paul Hough提出,是一种使用表决方式的参数估计技术,其原理是利用图像空间和Hough参数空间的线-点对偶性,把图像空间中的检测问题转换到参数空间中进行。

    下面参考https://www.zybuluo.com/lutingting/note/554459 

    1. 极坐标系

    极坐标系(polar coordinates)是指在平面内由极点O、极轴L、极径r组成的坐标系。如下图展示了一个极坐标系,图中两个红点是要利用极坐标表示的两个点,黑点是极坐标系的极点。

    2. 极坐标系和直角坐标系的关系

    在直角坐标系下,点P的坐标表示为

    在极坐标系下,点M的坐标表示为

    可以根据下图对极坐标和直角坐标进行相互之间的转换

    注:本图中的r与上图中的ρ是同样的表述

    3. 极坐标系和直角坐标系中的直线

    在极坐标系中,应该如何表示直线方程呢?如上图所示,有一直线L,点P是直线L上的任意一点,其对应的直角坐标为(x,y),该点的极坐标为(r,φ),该直线到原点O的距离为ρ。

    首先,由图可知:ρ = r * cos( θ - φ ),然后根据三角函数的关系对该式展开,可得:

    ρ = r * cos( θ - φ )  = r * cosθcosφ + r * sinθsinφ

    又根据点P的直角坐标(x,y)和极坐标(r,φ)之间的关系:x=r*cosφ, y=r*sinφ,代入到上式中,可以得到ρ=xcosθ+ysinθ

    所以直线L的极坐标方程就是ρ=xcosθ+ysinθ。

    上式中(x,y)是直线L上的任意一点。也就是说,给出极坐标系中的一个点(ρ,θ),可以唯一确定直角坐标系中的一条直线其中ρ表示直角坐标系下直线到原点O的距离,θ表示直角坐标系下直线和原点间的垂线与x轴正向的夹角。或者说,直角坐标系中的直线在极坐标系下表示为一个点。这即是极坐标系和直角坐标系的点-线对偶性。

    4. 利用Hough变换检测直线

    下面的例子形象地展示了如何利用Hough变换进行直线检测。记住上面的结论:直角坐标系中的一条直线对应于极坐标系下的一个点。这里的直角坐标系对应于原始图像空间,极坐标系对应于参数空间(也叫Hough空间)。

    · 给定一幅图像,如下所示,图像中有一条直线

    · 首先进行边缘检测,找出边缘点,如下图所示,红色的点表示边缘点

    · 对于任何一个边缘点,找到所有可能经过该点的直线,这些直线都各自对应着参数空间中的一个点,而该边缘点的无穷多条直线对应于参数空间中的点将形成一条参数空间中的曲线。如下左边两图所示,原始图像空间中绿色的直线在参数空间中对应的点是(r2,θ2),原始图像空间中蓝色的直线在参数空间中对应的点是(r1,θ1)。如下右边两图所示,找出经过该边缘点的所有直线,列出各直线在参数空间中的点,这些点可以连接成一条曲线。

           

    · 曲线如下图所示,最终我们可以用这条曲线来表示所有可能经过第1个边缘点的直线

    · 重复上述过程,画出所有边缘点的曲线,每个边缘点都对应着参数空间中的一条曲线。那么,参数空间中所有这些曲线的交点一定是原始图像空间中所有边缘点的共同直线。或者说某个交点经过的曲线最多(此处涉及到表决,如何判断这个交点经过的曲线最多),那么这个交点很有可能表示原始图像中的直线。得到这个交点的坐标(ρ,θ)之后,根据方程ρ=xcosθ+ysinθ,可以计算出直角坐标系下的直线,然后在原始图像中标出直线,达到检测直线的目的。

    下面参考《数字图像处理的MATLAB实现(第二版)》

    如上图所示。图a说明了参数ρ和θ的几何解释。水平线的θ=0,ρ等于正的x截距;相似的,垂直线θ=90°,ρ等于正的y截距。或者θ=-90°,ρ等于负的y截距。

    图b中的两条曲线分别表示通过图a中两个特定点(xi, yi)和(xj, yj)的一簇直线。交叉点对应于通过(xi, yi)和(xj, yj)的直线。

    Hough变换在计算上的诱人之处是把ρθ空间再细分为所谓的累加单元。正如上图c中说明的那样,其中的(ρmin, ρmax)和(θmin, θmax)是预期的参数值范围。一般来说,值的最大范围是-90°≤θ≤90°和-D≤ρ≤D,其中D是图像中两个角之间的最远距离。

    图c中,在坐标(i,j)的单元位置,累加器的值是A(i,j),对应于参数空间坐标(ρi,θj)的小正方形。最初,这些单元位置均为0。然后,对于原始图像空间中的每个非背景点(xk,yk)(图a中),我们令θ等于在θ轴上允许的细分值,并通过公式ρ=xk*cosθ+yk*sinθ解出相应的ρ值。然后,得到的ρ值四舍五入为最接近的ρ轴上允许的单元值。相应的累加器单元增加一个增量。在这个过程的最后,累加单元A(i,j)中的值Q表示参数空间中的点(ρi, θj)有Q条曲线经过,对应到原始图像空间中,也就是有Q个点是在一条相同的直线上的。ρθ平面上,细分的数目决定了这些点共线的精确度。累加器数组在工具箱中叫做Hough变换矩阵,简称Hough变换。

    与Hough变换有关的工具箱函数

    图像处理工具箱中提供了3个与Hough变换相关的函数。函数hough()实现了前面讨论的概念;函数houghpeaks()寻找Hough变换的峰值(累加单元的高计数);函数houghlines()以来自其他两个函数的结果为基础在原始图像中提取线段。

    1. 函数hough()

    默认语法是: [ H, theta, rho ] = hough(f) 

    完整语法是: [ H , theta, rho ] = hough(f, 'ThetaRes', val1, 'RhoRes', val2)

    其中,H是Hough变换矩阵,theta(单位是度数)和rho是θ和ρ向量,在这些值上产生Hough变换。输入f是二值图像,val1是0到90的标量,指定了沿θ轴Hough变换的间距(默认是1),val2是0到hypot(size(f,1), size(f,2))之间的实标量,其中函数hypot()表示平方和的平方根,指定了沿ρ轴Hough变换的间隔(默认是1)。

    举例:hough变换的说明,在这个例子中,我们用简单的合成图像来说明hough函数的机理。

    % 创建合成图像
    f = zeros(101, 101); 
    f(1, 1) = 1; 
    f(101, 1) = 1; 
    f(1, 101) = 1; 
    f(101, 101) = 1; 
    f(51, 51) = 1;
    
    % 显示合成图像
    figure; 
    subplot(121), imshow(f); 
    
    % 采用默认值进行hough变换,并显示hough变换的结果
    H = hough(f); 
    subplot(122), imshow(H, []);

    接下来,我们调用带有三个参数的hough函数。然后把向量theta和rho作为附加输入参量传递给函数imshow(),从而控制水平轴和垂直轴的标度。我们还要把 'InitialMagnification' 选项传递给带有值 'fit' 的imshow函数,因此整个图像将被强迫在图形窗口中进行装配。axis函数被用来打开轴标记,并使其显示填充图的矩形框。最后,xlabel和ylabel函数用希腊字母LaTeX字体符号在轴上标值。

    % 创建合成图像
    f = zeros(101, 101); 
    f(1, 1) = 1; 
    f(101, 1) = 1; 
    f(1, 101) = 1; 
    f(101, 101) = 1; 
    f(51, 51) = 1;
    
    % 显示合成图像
    figure; 
    subplot(121), imshow(f); 
    
    % 采用完整语法形式调用hough函数
    [ H, theta, rho ] = hough(f, 'ThetaRes', 1, 'RhoRes', 1); 
    subplot(122), imshow(H, [], 'XData', theta, 'YData', rho, 'InitialMagnification', 'fit'); 
    axis on;
    axis normal; 
    xlabel('\theta'); % 加上\后x坐标轴显示θ,否则显示theta
    ylabel('\rho');

    接下来分析一下上图,左图为原始图像空间,有5个目标点,右图为参数空间,有5条对应的曲线。三条曲线(直线可视为曲线)在±45°处的有交点,说明在原始图像空间中在±45°处各有3个点共线。两条曲线在(ρ,θ)=(0,-90)、(-101,-90)、(0,0)、(101,90)、(0,90)处有交点,说明原始图像空间中有4组位于垂直线和水平线上的共线点。

    2. 函数houghpeaks()

    线检测和线连接用的Hough变换,第一步是用高的计数寻找累加单元(工具箱中把高的计数单元作为峰值)。

    函数作用:确定Hough变换中的峰值(identify peaks in hough transform)

    语法形式

    peaks = houghpeaks(H, numpeaks)    或者    peaks = houghpeaks(..., Name, Value, ...)

    描述

    peaks = houghpeaks(H, numpeaks) locates peaks in the Hough transform matrix, H, generated by the hough function. 参数 numpeaks 指定了需要确定的峰值个数。函数返回 peaks,它是一个包含峰值点行坐标和列坐标的矩阵(从后面示例代码中可知,这个矩阵是一个两列矩阵,第一列保存的是ρ,第二列保存的是θ)。peaks = houghpeaks(..., Name, Value, ...) locates peaks in the Hough transform matrix, 这里使用命名的参数控制各项操作。

    MATLAB帮助文档中的示例:(为了更直观地显示处理效果,代码有改动)

    locate and display peaks in hough transform of rotated image ( 定位并显示旋转图像的hough变换中的峰值点 )

    close all; clear all; clc; 
    
    % Read image into workspace
    I = imread('circuit.tif'); 
    figure; 
    subplot(121), imshow(I); 
    
    % Create binary image
    BW = edge(imrotate(I, 50, 'crop'), 'canny');
    subplot(122), imshow(BW); 
    
    % Create hough transform of image
    [H, theta, rho] = hough(BW);
    figure, imshow(H, [], 'InitialMagnification', 'fit'); 
    axis normal;
    
    % Find peaks in the hough transform of the image and plot them
    P = houghpeaks(H, 3); 
    figure, imshow(H, [], 'XData', theta, 'YData', rho, 'InitialMagnification', 'fit'); 
    xlabel('\theta'), ylabel('\rho'); 
    axis on, axis normal, hold on; 
    plot(theta(P(:, 2)), rho(P(:, 1)), 's', 'color', 'red'); 

      

    在图像中找出了3个峰值点,均用红色矩形框标记出来了。

    3. 函数houghlines()

    函数作用

    根据Hough变换提取线段(extract line segments based on hough transform)

    语法形式

    lines=houghlines(BW, theta, rho, peaks)  

    lines=houghlines(..., Name, Value, ...)

    描述

    lines=houghlines(BW, theta, rho, peaks)提取图像BW中对应于Hough变换下特定峰点的线段(extract line segments in the image BW associated with particular bins in a Hough transform)。(这里把bin理解为hough变换中的峰点,不知道确不确切)。theta和rho是由函数hough()返回的向量。peaks是函数houghpeaks()返回的用于寻找线段的矩阵,该矩阵包含了Hough变换下特定峰点的行坐标和列坐标。返回值lines是一个结构数组,它的长度等于寻找到的线段的数量。

    lines=houghlines(..., Name, Value, ...)提取图像BW中的线段,这里命名的参数会影响函数的操作。(额,翻译过来就是这个样子)。

    MATLAB帮助文档中的示例:(稍有改动)

    Find line segments and Highlight longest segment(寻找线段并使最长的线段高亮)

    close all; clear all; clc; 
    
    % Read image into workspace
    I = imread('circuit.tif'); 
    figure; 
    subplot(131), imshow(I); 
    
    % Rotate the image
    rotI = imrotate(I, 33, 'crop'); 
    subplot(132), imshow(rotI); 
    
    % Create a binary image
    BW = edge(rotI, 'canny'); 
    subplot(133), imshow(BW); 
    
    % Create the hough transform using the binary image 
    [H, T, R] = hough(BW); 
    figure, imshow(H, [], 'XData', T, 'YData', R, 'InitialMagnification', 'fit'); 
    xlabel('\theta'), ylabel('\rho'); 
    axis on, axis normal, hold on;
    colormap(gca, hot);
    
    % Find peaks in the hough transform of the image
    P = houghpeaks(H, 5); 
    x = T(P(:,2));
    y = R(P(:,1)); 
    plot(x, y, 's', 'color', 'blue'); 
    
    % Find lines and plot them
    lines = houghlines(BW, T, R, P, 'FillGap', 5, 'MinLength', 7); 
    figure, imshow(rotI), hold on; 
    max_len = 0; 
    for k = 1 : length(lines)  % here length(lines)=12
       xy = [lines(k).point1; lines(k).point2]; 
       plot(xy(:, 1), xy(:, 2), 'LineWidth', 2, 'Color', 'green');
       
       % Plot beginnings and ends of lines
       plot(xy(1,1), xy(1,2), 'x', 'LineWidth', 2, 'Color', 'yellow');
       plot(xy(2,1), xy(2,2), 'x', 'LineWidth', 2, 'Color', 'red'); 
       
       % Determine the endpoints of the longest line segment
       len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2); % distance between point1 and point2
       if ( len > max_len )
          max_len = len; 
          xy_long = xy; 
       end
    end
    
    % Highlinght the longest line segment by coloring it cyan
    plot(xy_long(:, 1), xy_long(:, 2), 'LineWidth', 2, 'Color', 'cyan'); 


       

    展开全文
  • Hough变换 Hough变换

    2009-05-27 22:36:08
    Hough变换Hough变换Hough变换Hough变换
  • Houghline

    2020-12-01 15:02:00
    <div><p>Added PHP extension to Hough line Image</p><p>该提问来源于开源项目:Imagick/imagick</p></div>
  • Matlab的hough圆检测-soble_hough.m 先用sobel算子对图像进行预处理,提取边缘。对于不连续的圆,在利用hough算法检测圆心坐标和半径,再将圆进行重画,得到完整的圆并显示。 4.jpg 待处理...
  • Hough 变换

    2019-08-04 11:29:06
    Hough 变换是图像处理中,检测直线最基本,也是应用最广泛的一种传统方法。虽然现在是深度学习大行其道的时代,但是很多传统的算法,依然有其参考的价值所在,至少从数学表达上来看,是更加的简洁,有理有据。 在...

    Hough 变换是图像处理中,检测直线最基本,也是应用最广泛的一种传统方法。虽然现在是深度学习大行其道的时代,但是很多传统的算法,依然有其参考的价值所在,至少从数学表达上来看,是更加的简洁,有理有据。

    在介绍 Hough 变换之前,我们先回顾一下中学时代学的一些知识,我们学过直角坐标系,也就是常说的 X-Y 坐标系,我们知道在直角坐标系里,一条直线可以简单的用两个参数来表示 y=kx+by = kx + b,同时我们学过极坐标系,一条直线可以由法向半径 ρ\rhoθ\theta 表示,ρ=xcosθ+ysinθ\rho = x cos \theta + y sin \theta,所以一条直线可以有两种参数形式来表示:

    y=kx+bρ=xcosθ+ysinθy = kx + b \\ \rho = x cos \theta + y sin \theta

    在这里插入图片描述
    所以一条直线可以由直角坐标系下的 k,bk, b 来决定,也可以由极坐标系下的 KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '\thea' at position 7: \rho, \̲t̲h̲e̲a̲ 来表示,给定一条直线,其对应的参数就是确定的,那么,我们知道过一个点的直线有无数条,那么过这个点就会生成很多的 KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '\thea' at position 7: \rho, \̲t̲h̲e̲a̲

    ρ=xcosθ+ysinθ\rho = x cos \theta + y sin \theta

    一组 ρ,θ\rho, \theta 在直角坐标系下可以决定一条直线,反过来,直角坐标系下的一个点 x,yx, y 在极坐标系下可以决定一条曲线,这个时候的变量就是 ρ,θ\rho, \theta,如下图所示,选择直线上的三个点,每个点在极坐标系下都形成了不同的曲线

    在这里插入图片描述
    在图像中,一条直线有很多离散的点,每个点都会产生很多的 ρ,θ\rho, \theta,而有一组 ρ,θ\rho, \theta 是这条直线上的所有点都会产生的,如果看投票的话,就会看到这组 ρ,θ\rho, \theta 被命中的次数最多,如上图所示,所有极坐标系的下的曲线都会相交于某一个 ρ,θ\rho, \theta 而这个 ρ,θ\rho, \theta 其实就对应直角坐标下的一条直线。
    hough 变换就是利用这样的关系,来找直线。

    简单来说,就是先构造一个离散的 ρ,θ\rho ,\theta 空间,比如在图像域的话,一般可以假设 ρ\rho 的范围是 -R ~ R,R 表示图像的长或者宽的一半,θ\theta 可以取 0 2π0 ~ 2\pi,然后把这些参数离散化成 nn 个区间,比如 20 或者 30 等,对应图像上的每一个像素坐标,都可以在这个 ρ,θ\rho, \theta 表上生成一系列的点,每个图像的像素点都能生成一系列的点,然后统计哪个 ρ,θ\rho, \theta 上命中的点多,那就有可能是一条直线,实际判断的时候,也会考虑设置一个阈值。

    当然,如果对图像每个像素坐标都做这样的统计,显然计算量太大了,所以一般在做 hough 变换之前,会先做一个边缘检测,将明显不符合要求的点去掉,一般都做 canny 边缘检测。

    OpenCV 有封装好的边缘检测与 hough 变换的函数:

    
    # Read image 
    	img = cv2.imread('lanes.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)   # road.png is the filename
    # Convert the image to gray-scale
    	gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # Find the edges in the image using canny detector
    	edges = cv2.Canny(gray, 50, 200)
    # Detect points that form a line
    	lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, max_slider, minLineLength=10, maxLineGap=250)
    # Draw lines on the image
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 3)
    # Show result
    cv2.imshow("Result Image", img)
    
    

    参考来源:
    https://www.learnopencv.com/hough-transform-with-opencv-c-python/

    展开全文
  • hough圆检测

    2017-05-14 15:41:53
    hough圆检测
  • 原创文章,保留所有版权。... Hough变换的主要思想是,基于已知边缘点的,...常用的基于Hough变换检测的有,Hough直线检测、Hough圆检测,和广义Hough变换。 Hough直线检测 直线如下图所示: Hough直线检测,是...
  • Hough Transform

    2019-01-03 16:18:40
    Hough Transform   Common Names: Hough transform   Brief Description The Hough transform is a technique which can be used to isolate features of a particular shape within an image. Because it ...
  • Hough transform

    2019-08-03 22:27:20
    Hough transform From Wikipedia, the free encyclopedia Jump to: navigation, search The Hough transform (pronounced /ˈhʌf/ to rhyme with rough) is a feature extraction ...
  • matlab开发-hough

    2019-08-27 15:32:51
    matlab开发-hough。执行二进制图像hough转换的更快版本。
  • hough 变换

    2019-05-03 18:40:43
    为方便介绍hough变换,我们先从检测直线入手。 下图的坐标轴是x,y,它是基于图像平面。hough 变换的本质是从图像空间转化到,空间。如下图,是从原点引出来,垂直于红色线,是蓝线与x轴的夹角。所以(,)的组合就...
  • hough 变换的c++实现,已在ubuntu平台的kdevelop 验证,附带完整工程。
  • hough变换

    2018-06-28 18:41:01
    霍夫变换(Hough)https://blog.csdn.net/sudohello/article/details/51335237
  • Hough直线检测

    2017-12-23 21:40:53
    利用Hough变换完成直线检测,网上的huogh检测程序总是出错,我的这个程序已经调试通过,放心下载.直线检测的流程是:输入灰度图像,接下来是二值化处理变成黑白图像,然后通过Canny边缘检测算子获取边缘,最后利用...
  • hough T

    2019-06-26 04:29:58
    //函数功能:哈夫变换void hough(double x[361],double y[361],int maxi[3],int maxd[3],int max[3]){int i,j;//哈夫变换double dist;int di;int pointn=361;//361个扫描点double ang;for(i=0;i<pointn;i++){for...

空空如也

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hough