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OPENCV霍夫圆变换的累积图的实现原理。分数随便要。

发布网友 发布时间:2022-05-20 19:46

我来回答

2个回答

热心网友 时间:2023-12-10 18:00

Here I’ll tell you how to detect circles (which are quite important in computer vision application) using a technique similar to the standard Hough transform. This article assumes you know how the Hough transform works, or you’ve understood the previous articles in this series (The Hough Transform).

The parameterization
A circle can be described completely with three pieces of information: the center (a, b) and the radius. (The center consists of two parts, hence a total of three)
x = a + Rcosθ
y = b + Rsinθ
When the θ varies from 0 to 360, a complete circle of radius R is generated.
So with the Circle Hough Transform, we expect to find triplets of (x, y, R) that are highly probably circles in the image. That is, we want to find three parameters. Thus, the parameter space is 3D… meaning things can get ugly if you don’t tread slowly. Out of memory errors are common even if your programming language uses virtual memory.
So we’ll start simple.

Assuming R is known

To begin, we’ll start with the assumption that you’re looking for circles of a particular radius, that is, R is known. The equation of each circle is:
x = a + Rcosθ
y = b + Rsinθ
So, every point in the xy space will be equivalent to a circle in the ab space (R isn’t a parameter, we already know it). This is because on rearranging the equations, we get:
a = x1 – Rcosθ
b = y1 – Rsinθ
for a particular point (x1, y1). And θ sweeps from 0 to 360 degrees.
So, the flow of events is something like this:
Load an image
Detect edges and generate a binary image
For every ‘edge’ pixel, generate a circle in the ab space
For every point on the circle in the ab space, cast ‘votes’ in the accumulator cells
The cells with greater number of votes are the centers

When R is not known

When the radius is not known, the simplest solution is to just guess. Assume R = 1, and then run the same algorithm. Then assume R = 2, and run it again. Assume R = 3…. and so on.
Whats the upper limit of R? A safe limit would be the length of the diagonal of the image. No possible circle on the image can have a radius greater than or equal to the diagonal.追问。。。。。。。终于理解了一下。。。。虽然这个和以方向导数为基础的找圆还有区别。真心谢谢。

热心网友 时间:2023-12-10 18:01

cvCanny Hough变换,霍夫圆检测opencv的,并不是很实用,和参数设置很大的关系,如边缘提取,也很难全面检测,最好根据具体问题,我已经写了模块
如何最简单、通俗地理解cv的霍夫变换?

它首先对图像进行边缘检测,将结果作为输入。霍夫变换在空间中通过计算累积结果的局部最大值得到一个符合特定形状的集合。在OpenCV中,霍夫变换分为两种:霍夫线变化用于检测直线(线段),霍夫圆变化用于检测圆。霍夫变换原理与霍夫线变换类似,只是在计算过程中从二维的极角空间转变为三维的圆心点x、y...

...OpenCV 霍夫(Hough Transform)直线变换检测原理,图像处理第 33 篇...

霍夫变换(Hough Transform)是图像处理领域中,从图像中识别几何形状的基本方法之一。主要识别具有某些相同特征的几何形状,例如直线,圆形,本篇博客的目标就是从黑白图像中识别出直线。翻阅霍夫直线变换的原理时候,橡皮擦觉得原理部分需要先略过,否则很容易在这个地方陷进去,但是问题来了,这个原理略过...

机器视觉:霍夫变换-理论与python实现

霍夫变换在图像处理与计算机视觉中应用广泛,尤其擅长检测图像中的直线。该技术原理在于,将直线方程的参数空间转化为投票空间,通过计算空间中每个点在参数空间的累计投票数,找出具有高投票数的参数,从而确定直线。直线方程的一般形式为y = ux + v,其中u表示斜率,v表示截距。霍夫变换的直观解释是,将...

hough变换原理以及实现(转载)

霍夫圆变换则是基于霍夫梯度法(Hough Gradient Method),实现函数为 HoughCircles,通过这个函数改进传统的圆检测算法,进一步优化了圆检测过程。在使用霍夫变换进行直线检测时,通常的步骤涉及将图像转换至边缘,并应用 Canny 算法进行边缘检测。随后,基于边缘像素构建直角坐标,霍夫空间被划分为候选直线参数...

OpenCV案例分析-目标ROI区域提取

方法一:轮廓检测提取。回顾轮廓基础知识,寻找图片中的圆形轮廓。方法二:连通组件提取。探索连通基础知识,通过填充图片中的圆形区域。挑战:连通组件方法的关键在于如何精确填充圆形区域,这里可以利用OpenCV的cv2.floodFill()函数实现。示例分析:以下图为例,需将实线区域填充。填充代码:使用cv2.floodFill()...

cvHoughCircles函数函数

接下来是"circle_storage",它是一个CvSeq类型的指针,用于存储检测到的圆形信息,如圆心坐标和半径。这个存储结构预先分配了内存空间,以便于处理可能存在的多个圆形。"method"参数定义了霍夫变换的方法,可以是HOUGH_GRADIENT(梯度霍夫变换)或HOUGH_LINEMOD(线性霍夫变换)。不同方法适用于不同的边缘...

opencv中有几个函数不懂是什么意思

回答:1、cvLoadImage:将图像文件加载至内存; 2、cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗口; 3、cvShowImage:在一个已创建好的窗口中显示图像; 4、cvWaitKey:使程序暂停,等待用户触发一个按键操作; 5、cvReleaseImage:释放图像文件所分配的内存; 6、cvDestroyWindow:销毁显示图像文件的窗口; 7、cvCreateFileCapture:...

opencv字符6与9怎么识别?C,C++

从两个圆圈的圆心处 做一次floodfill 如果结果是个封闭区域 那就知道了圆圈的位置了 在上面是9 在下面是6

Opencv常用api

本文主要介绍OpenCV常用API的使用方法,包括图像色彩空间转换、像素矩阵访问、色彩值限制、图像滤波、图像创建、像素值读取与写入、图像元素操作、形态学操作、图像操作、卷积与模糊、边缘检测、霍夫变换、圆检测、像素映射、直方图操作与比较、模板匹配等。在图像色彩空间转换中,使用cvtColor函数可以实现从一个...

LabVIEW图形化的AI视觉开发平台(非NI Vision)VI简介

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