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  • python实现直线检测

    2020-12-04 19:48:08
    目录:(一)原理(二)代码(标准霍夫线变换,统计概率霍夫线变换)(一)原理1....最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间...

    目录:

    (一)原理

    (二)代码(标准霍夫线变换,统计概率霍夫线变换)

    (一)原理

    1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理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)。

    2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得到直线的斜率k与常熟b,圆就会得到圆心与半径等等)

    3.霍夫线变换是一种用来寻找直线的方法。用霍夫线变换之前, 首先需要对图像进行边缘检测的处理,也即霍夫线变换的直接输入只能是边缘二值图像。

    具体原理:https://blog.csdn.net/ycj9090900/article/details/52944708

    (二)代码(标准霍夫线变换,统计概率霍夫线变换)

    1 #直线检测

    2 #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

    3 importcv2 as cv4 importnumpy as np5

    6 #标准霍夫线变换

    7 defline_detection(image):8 gray =cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY)9 edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) #apertureSize参数默认其实就是3

    10 cv.imshow("edges", edges)11 lines = cv.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 80)12 for line inlines:13 rho, theta = line[0] #line[0]存储的是点到直线的极径和极角,其中极角是弧度表示的。

    14 a = np.cos(theta) #theta是弧度

    15 b =np.sin(theta)16 x0 = a * rho #代表x = r * cos(theta)

    17 y0 = b * rho #代表y = r * sin(theta)

    18 x1 = int(x0 + 1000 * (-b)) #计算直线起点横坐标

    19 y1 = int(y0 + 1000 * a) #计算起始起点纵坐标

    20 x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) #计算直线终点横坐标

    21 y2 = int(y0 - 1000 * a) #计算直线终点纵坐标 注:这里的数值1000给出了画出的线段长度范围大小

    #,数值越小,画出的线段越短,数值越大,画出的线段越长

    22 cv.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) #点的坐标必须是元组,不能是列表。

    23 cv.imshow("image-lines", image)24

    25 #统计概率霍夫线变换

    26 defline_detect_possible_demo(image):27 gray =cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY)28 edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) #apertureSize参数默认其实就是3

    29 lines = cv.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 60, minLineLength=60, maxLineGap=5)30 for line inlines:31 x1, y1, x2, y2 =line[0]32 cv.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)33 cv.imshow("line_detect_possible_demo",image)34

    35 src = cv.imread('E:/imageload/louti.jpg')36 print(src.shape)37 cv.namedWindow('input_image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)38 cv.imshow('input_image', src)39 line_detection(src)40 src = cv.imread('E:/imageload/louti.jpg') #调用上一个函数后,会把传入的src数组改变,所以调用下一个函数时,要重新读取图片

    41 line_detect_possible_demo(src)42 cv.waitKey(0)43 cv.destroyAllWindows()

    注意:

    1.opencv的HoughLines函数是标准霍夫线变换函数,该函数的功能是通过一组参数对

     的集合来表示检测到的直线,

    其函数原型为:HoughLines(image, rho, theta, threshold[, lines[, srn[, stn[, min_theta[, max_theta]]]]]) -> lines

    image参数表示边缘检测的输出图像,该图像为单通道8位二进制图像。

    rho参数表示参数极径

     以像素值为单位的分辨率,这里一般使用1像素。

    theta参数表示参数极角

     以弧度为单位的分辨率,这里使用1度。

    threshold参数表示检测一条直线所需最少的曲线交点。

    lines参数表示储存着检测到的直线的参数对

     的容器 。

    srn参数、stn参数默认都为0。如果srn = 0且stn = 0,则使用经典的Hough变换。

    min_theta参数表示对于标准和多尺度Hough变换,检查线条的最小角度。

    max_theta参数表示对于标准和多尺度Hough变换,检查线条的最大角度。

    2.opencv的HoughLinesP函数是统计概率霍夫线变换函数,该函数能输出检测到的直线的端点

    其函数原型为:HoughLinesP(image, rho, theta, threshold[, lines[, minLineLength[, maxLineGap]]]) -> lines

    image参数表示边缘检测的输出图像,该图像为单通道8位二进制图像。

    rho参数表示参数极径

     以像素值为单位的分辨率,这里一般使用 1 像素。

    theta参数表示参数极角

     以弧度为单位的分辨率,这里使用 1度。

    threshold参数表示检测一条直线所需最少的曲线交点。

    lines参数表示储存着检测到的直线的参数对

     的容器,也就是线段两个端点的坐标。

    minLineLength参数表示能组成一条直线的最少点的数量,点数量不足的直线将被抛弃。

    maxLineGap参数表示能被认为在一条直线上的亮点的最大距离。

    参考:

    https://www.cnblogs.com/FHC1994/p/9138315.html

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  • 语音信号端点检测

    2020-12-07 13:19:28
    语音信号的端点检测方法有很多种,简单的方法可以直接通过计算出声音的音量大小,找到音量大于某个阈值的部分,认为该部分为需要的语音信号,该部分与阈值的交点即为端点,其余部分认为非语音帧。计算音量计算音量的...

    语音信号的端点检测方法有很多种,简单的方法可以直接通过计算出声音的音量大小,找到音量大于某个阈值的部分,认为该部分为需要的语音信号,该部分与阈值的交点即为端点,其余部分认为非语音帧。

    计算音量

    计算音量的方法有两种,一种是以帧为单位(每一帧包含多个采样点),将该帧内的所有采样点的幅值的绝对值之后相加,作为该帧的音量值:

    Vi = sum(|Wi|)

    以采样率为 11025 Hz ,时长为 1s 的波形为例:该波形含有 11025 个采样点,若取帧长为 framesize = 256,帧间重叠大小为 overlap = 128,则计算出来的音量数组包含 frameNum = 11025 / (256 - 128) = 86.13,取整为 frameNum = 87。计算前 86 帧的音量代码(代码为 volume.py 的 calcNormalVolume):

    for i in range(frameNum - 1):

    # 获取第 i 帧数据

    curFrame = wave[i*step: i*step + framesize]

    curFrame = curFrame - np.mean(curFrame)

    # 公式: v = sum(|w|)

    volume[i] = np.sum(np.abs(curFrame))

    不论采样点的数量是否能够被帧大小整除,最后一帧都需要单独判断,取波形长度和下一帧的波形长度较小的一个,并计算最后一帧的音量:

    curFrame = wave[(frameNum - 1)*step: min((frameNum - 1)*step + framesize, wlen)]

    curFrame = curFrame - np.mean(curFrame)

    volume[(frameNum - 1)] = np.sum(np.abs(curFrame))

    另一种方法是计算分贝音量,与上面的代码差别在于计算 volume 时,使用的公式不同:

    Vi = 10 * log10( sum(|Wi| ^ 2) )

    因此计算 volume[i] 的代码需要修改一下:

    v = np.sum(np.power(curFrame, 2))

    volume[i] = 10 * np.log10(v) if v > 0 else 0

    一般很少出现平方和 v 的值为 0 的情况,不过为了避免这种情况,计算时当 v = 0 时不需要经过 log 运算,直接给音量赋 0 值。

    理论上讲,当上面代码中计算出 v 为 0 的情况,经过对数运算后得到的值应该为 负无穷 而不是 0。

    根据阈值找到端点

    计算出音量后,就得到了一组离散的点,将其绘制在窗口上可以得到一个曲线, 阈值就是平行于横轴的一条直线,这条直线与曲线的交点认为是端点。判断曲线是否与阈值相交的方法很简单,(ys[i] - threshold) * (ys[i+1] - threshold) < 0。这个方法的缺点在于,当 ys[i] 或者 ys[i+1] 恰好等于 threshold 时,可能会遗漏端点。

    def simpleEndPointDetection(vol, wave: vp.Wave, thresholds):

    """一种简单的端点检测方法,首先计算出声波信号的音量(能量),分别以

    音量最大值的10%和音量最小值的10倍为阈值,最后以前两种阈值的一半作为阈值。

    分别找到三个阈值与波形的交点并绘制图形,在查找交点时,各个阈值之间没有相互联系

    figure 1:绘制出声波信号的波形,并分别用 red green blue 三种颜色的竖直线段

    画出检测到的语音信号的端点

    figure 2: 绘制声波音量的波形。并分别用 red green blue 三种颜色的音量阈值横线

    表示出三种不同的阈值。

    """

    # 给出三个固定的阈值

    threshold1 = thresholds[0]

    threshold2 = thresholds[1]

    threshold3 = thresholds[2]

    deltatime = wave.deltatime

    frame = np.arange(0, len(vol)) * deltatime

    # 分别找出三个不同的阈值

    index1 = vp.findIndex(vol, threshold1) * deltatime

    index2 = vp.findIndex(vol, threshold2) * deltatime

    index3 = vp.findIndex(vol, threshold3) * deltatime

    end = len(wave.ws) * (1.0 / wave.framerate)

    plt.subplot(211)

    plt.plot(wave.ts,wave.ws,color="black")

    if len(index1) > 0:

    plt.plot([index1,index1],[-1,1],'-r')

    if len(index2) > 0:

    plt.plot([index2,index2],[-1,1],'-g')

    if len(index3) > 0:

    plt.plot([index3,index3],[-1,1],'-b')

    plt.ylabel('Amplitude')

    plt.subplot(212)

    plt.plot(frame, vol, color="black")

    if len(index1) > 0:

    plt.plot([0,end],[threshold1,threshold1],'-r', label="threshold 1")

    if len(index2) > 0:

    plt.plot([0,end],[threshold2,threshold2],'-g', label="threshold 2")

    if len(index3) > 0:

    plt.plot([0,end],[threshold3,threshold3],'-b', label="threshold 3")

    plt.legend()

    plt.ylabel('Volume(absSum)')

    plt.xlabel('time(seconds)')

    plt.show()

    上述代码通过 findIndex 找出端点的序号 index1、index2、index3,然后计算出这几个端点在时间轴上的数值(乘以 deltatime)。最后使用 plt 进行绘制。

    另一种比较复杂的是在给定一个阈值的基础上,再通过一个新的 threshold 计算出更大的语音部分,详见 volume.py 中的 findIndexWithPreIndex。这种方法于上面的类似,但是只用到了两组端点索引。

    calcNormalVolume 和 calcDbVolume 计算得到的曲线不同,最终得到的端点也不一样。以 one.wav 为语音样本,通过 DbVolume 计算得到的端点效果不如 normalVolume 得到的端点。

    根据过零率找到端点

    计算过零率也是以帧为单位,判断每两个相邻的采样值是否异号,代码和 findIndex 类似,这样可以得到每一帧中越过 0 的采样点的个数:

    zcr[i] = sum(curFrame[:-1]*curFrame[1:] < 0) / framesize

    与音量曲线类似,给定阈值之后就可以找到端点。绘制出过零率后可以看到,语音部分的过零率比非语音部分的过零率要低很多。

    小结

    不论是通过音量还是过零率,实际上都是通过固定的阈值找到端点,当信噪比较大情况下,很容易找到端点(one.wav 中的信噪比较大),但当信噪比较小时,固定的阈值就不一定能够找到端点了。并且固定的阈值(本文中用到的是占音量区间一定比例作为阈值)并不适应不同的语音信号,难以找出端点。

    其他常见的还有 MFCC 系数、自相关函数等等方法可以找到语音信号的端点。

    代码

    github :

    参考

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  • 利用OpenCV-python进行直线检测

    万次阅读 2018-04-29 23:48:39
    最近需要利用摄像头对细小的偏移做矫正,由于之前的界面工具是用 PyQT 所写,在当前的工具中加入摄像头矫正程序,也打算用 python 直接完成。 OpenCV 简介:Python 处理图像有 OpenCV 库。OpenCV 可以运行在 Linux...

     最近需要利用摄像头对细小的偏移做矫正,由于之前的界面工具是用 PyQT 所写,在当前的工具中加入摄像头矫正程序,也打算用 python 直接完成。

     

    OpenCV 简介:

    Python 处理图像有 OpenCV 库。OpenCV 可以运行在 Linux,windows,macOS 上,由 C 函数和 C++ 类构成,用于实现计算机图像、视频的编辑,应用于图像识别、运动跟踪、机器视觉等领域。

     

    OpenCV 安装:

    OpenCV 无法用 pip 或easy_install 安装,需要手动下载 .whl 文件安装。

    实际应用中安装的OpenCV 库版本为 2.4.13。之所以用 2.4.13 版本的OpenCV,不采用 3.4 版本,是因为项目中用到的直线检测算法——霍夫变换,在OpenCV 3.4 中只能检测到一条结果,这条结果是所有线段中最长的一条。

     

    从以下网址获取 OpenCV 的安装包(网页加载的速度比较慢,需要静候)

    https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

    打开链接,待加载完毕后,搜索 OpenCV,可以找到如下页面


    根据实际安装的 python 环境,下载对应的 OpenCV 安装包。

    输入命令,完成 OpenCV 的安装。

    pip install opencv_python‑2.4.13.5‑cp27‑cp27m‑win_amd64.whl

     

    OpenCV 使用:


    我对图像的处理是对灰度图像进行处理,不考虑 RGB 值,为了减轻实际的计算量。OpenCV 提供的 RGB 转灰度值的接口是

    gray = cv2.cvtColor(cut_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    得到的灰度图像与原图的比较,如下图所示


     

    要得到图片的线段,在灰度图上继续做后续操作。对图像线段进行检测的算法,是通过算子进行边缘检测,常用算子有Prewitt 算子、sobel 算子、Laplace 算子以及 Canny 算子。这里就不对这些算子的检测结果进行详述了,因为我也不是很明白几种算子实际效果的区别。本例中使用的是 canny 算子。

     

    OpenCV 中调用 canny 算子的方式如下:

    edge = cv2.Canny(image, threshold1,threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient ]]])

    必要参数:

    第一个参数是需要处理的原图像,该图像必须为单通道的灰度图;

    第二个参数是阈值1;

    第三个参数是阈值2。

    其中较大的阈值2用于检测图像中明显的边缘,但一般情况下检测的效果不会那么完美,边缘检测出来是断断续续的。所以这时候用较小的第一个阈值用于将这些间断的边缘连接起来。

    可选参数中apertureSize就是Sobel算子的大小。而L2gradient参数是一个布尔值,如果为真,则使用更精确的L2范数进行计算(即两个方向的倒数的平方和再开放),否则使用L1范数(直接将两个方向导数的绝对值相加)。

     

    随后进行霍夫变换,得到线段的坐标。

    霍夫变换是经典的检测直线的算法。其最初用来检测图像中的直线,同时也可以将其扩展,以用来检测图像中简单的结构。

    cv2.HoughLines函数输出的是[float,float]形式的ndarray,其中每个值表示检测到的线(ρ , θ)中浮点点值的参数。在本例中,函数将通过步长为1的半径和步长为π/180的角来搜索所有可能的直线。然而用这种方法检测出来的是贯穿整张图像的直线,需要检测线段时,则要采用概率霍夫变换。

    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1,np.pi/180, 80, minLineLength, maxLineGap)

    它有两个参数:

    minLineLength-线的最短长度,比这个线短的都会被忽略。

    maxLineGap-两条线之间的最大间隔,如果小于此值,这两条线就会被看成一条线。

    这个函数的返回值就是直线的起点和终点。

     

    最后将找到的线段均显示在图片上,即完成直线检测。

    由于图片画质因素,很多看似是直线的也未检测出是直线,还有许多散碎的直线并没有连接成长线。有待后续研究解决。


     

    附上完整代码:

    import cv2
    import numpy as np
    
    #img = cv2.imread("C:/AE_PUFF/python_vision/2018_04_27/kk-3.jpg")
    img = cv2.imread("test.jpg")
    cv2.imshow('origin_img', img)
    height = img.shape[0]  # 高度
    width  = img.shape[1]  # 宽度
    cut_img = img
    
    gray = cv2.cvtColor(cut_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow('gray_img', gray)
    cv2.waitKey(0)
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
    
    lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 118)
    result = cut_img.copy()
    minLineLength = 30 # height/32
    maxLineGap = 10 # height/40
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 80, minLineLength, maxLineGap)
    
    for x1, y1, x2, y2 in lines[0]:
        cv2.line(result, (x1, y1), (x2, y2), (0,255,0), 2)
    
    cv2.imshow('result', result)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

     


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  • python

    2020-12-04 19:48:05
    本节主要是对intersect_bbox 的方法进行探究,完整的代码如下:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.transforms as pboximport matplotlib.path as ppathfig = plt.figure()rect = ...

    本节主要是对intersect_bbox 的方法进行探究,完整的代码如下:

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.transforms as pbox

    import matplotlib.path as ppath

    fig = plt.figure()

    rect = plt.Rectangle((-1, -1), 2, 2, facecolor="#aaaaaa")

    plt.gca().add_patch(rect)

    bbox = pbox.Bbox.from_bounds(-1, -1, 2, 2)

    plt.xlim(-2, 2)

    plt.ylim(-3,3)

    linedata = []

    lines =[]

    for i in range(6):

    verts = (np.random.random((2, 2)) - 0.5) * 3.0

    linedata.append(verts)

    path = ppath.Path(verts)

    line, = plt.plot(verts[:, 0], verts[:, 1], color='b')

    lines.append(line)

    ## 用于保存到本地图片

    from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas

    canvas = FigureCanvas(fig)

    canvas.print_figure("test1.png", dpi=80)

    data = zip(linedata, lines)

    for dt in data:

    verts = dt[0]

    path = ppath.Path(verts)

    if path.intersects_bbox(bbox, False):

    dt[1].set_color('red')

    canvas = FigureCanvas(fig)

    canvas.print_figure("test2.png", dpi=80)

    fig.clear()

    lines = []

    fig = plt.figure()

    rect = plt.Rectangle((-1, -1), 2, 2, facecolor="#aaaaaa")

    plt.gca().add_patch(rect)

    bbox = pbox.Bbox.from_bounds(-1, -1, 2, 2)

    plt.xlim(-2, 2)

    plt.ylim(-3,3)

    for verts in linedata:

    line, = plt.plot(verts[:, 0], verts[:, 1], color='b')

    lines.append(line)

    data = zip(linedata, lines)

    for dt in data:

    verts = dt[0]

    path = ppath.Path(verts)

    if path.intersects_bbox(bbox):

    dt[1].set_color('red')

    canvas = FigureCanvas(fig)

    canvas.print_figure("test3.png", dpi=80)

    plt.show()

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  • python+opencv车道线,实线虚线的检测

    千次阅读 2020-07-17 19:12:33
    但是找了很多地方却找不到关于车道线的实线虚线检测,于是通过自己的奇思妙想,想到了解决的办法,于是写下此博客,希望能帮到更多的人。 入门版的车道线检测 参考的资料 在此参考代码基础上完成的实线,虚线检测 ...
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  • 霍夫变换和直线检测

    2019-06-03 10:46:35
    import cv2 import numpy as np # 读入图像 # img = cv2.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg") img = cv2.imread("6.jpg") # 转为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2...# Canny边缘检测 gray=cv2....

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