#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/qq/circle.png"); //Mat src = imread("f:/images/qq/yezi.png"); if (src.

在极坐标中,圆的表示方式为: x=x0+rcosθ y=y0+rsinθ 圆心为(x0,y0),r为半径,θ为旋转度数,值范围为0-359 如果给定圆心点和半径,则其它点是否在圆上,我们就能检测出来了.在图像中,我们将每个非0像素点作为圆心点,以一定的半径进行检测,如果有一个点在圆上,我们就对这个圆心累加一次.如果检测到一个圆,那么这个圆心点就累加到最大,成为峰值.因此,在检测结果中,一个峰值点,就对应一个圆心点. 霍夫圆检测的函数: skimage.transform.hough_circle

霍夫圆检测原理 从平面坐标到极坐标转换三个参数 假设平面坐标的任意一个圆上的点,转换到极坐标中: 处有最大值,霍夫变换正是利用这个原理实现圆的检测. cv::HoughCircles 因为霍夫圆检测对噪声比较敏感,所以首先要对图像做中值滤波. 基于效率考虑,Opencv中实现的霍夫变换圆检测是基于图像梯度的实现,分为两步: . 检测边缘,发现可能的圆心 . 基于第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径大小 HoughCircles( InputArray image, // 输入图像 ,必须是8

本文为作者原创,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/mar-q/)by 负赑屃   //2017-04-21更新: 很多网友希望能得到源码,由于在公司做的,所以不太方便传出来.而且我估计很多人可能都是对OpenCV在AndroidStudio环境下配置的问题,给大家推荐一本书<Mastering OpenCV Android Application Programming>,中文版叫<深入OpenCV Android应用开发>,某宝有卖正版,书中有详细代码

进行霍夫圆变换中有一个API:HoughCircles(). 第五个参数为double类型的minDist(),为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离,即让算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离.这个参数如果设置太小,多个相邻的圆可能被错误的检测成了一个重合的圆.反之,如果设置太大,某些圆就不能检测出来. 第七个参数,它越小,就越可以检测到更多根本不存在的圆,而它越大的话,能通过检测的圆就更加接近完美的圆形了. #include<opencv2/opencv.hpp> using name

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void help() { cout << "\nThis program demonstrates line finding with the Hough

霍夫圆变换原理 霍夫圆变换的基本原理与霍夫线变换(https://www.cnblogs.com/bjxqmy/p/12331656.html)大体类似. 对直线来说,一条直线能由极径极角(r,θ)表示,而对于圆来说,我们需要三个参数:圆心(a,b),半径 r. 笛卡尔坐标系中圆的方程为: 化简便可得到: 对于(x0,y0),我们可以将通过这一点的所有圆统一定义为: a = x0 - r·cosθ b = y0 - r·sinθ 这就意味着每一组(a,b,r)代表一个通过点   的圆. 对于一个

一.霍夫线变换 霍夫线变换是OpenCv中一种寻找直线的方法,输入图像为边缘二值图. 原理: 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示, 例如: 1.在 笛卡尔坐标系: 可由参数: (m,b) 斜率和截距表示. 2.在 极坐标系: 可由参数: 极径和极角表示.  对于霍夫变换,我们将用 极坐标系 来表示直线. 因此,直线的表达式可为: 化简后得: 一般来说对于点 , 我们可以将通过这个点的一族直线统一定义为:  这就意味着每一对 代表一条通过点  的直线. 如果对于一个给定点 我们在极坐标对极径极

http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557 本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylif

在本篇文章中,我们将一起学习opencv中霍夫变换相关的知识点,以及了解opencv中实现霍夫变换的HoughLines,HoughLinesP函数的使用方法,实现霍夫圆变换的HoughCircles函数的使用方法. 先尝鲜一下其中一个示例程序的运行截图: 一.引言 在图像处理和计算机视觉领域中,如何从当前的图像中提取所需要的特征信息是图像识别的关键所在.在许多应用场合中需要快速准确的检测出直线或者圆.其中一种非常有效的解决问题的方法是霍夫(Hough)变换,其为图像处理中从图像识别几何形状的基

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中.我们一起探讨了Ope

霍夫变换不仅可以找出图片中的直线,也可以找出圆,椭圆,三角形等等,只要你能定义出直线方程,圆形的方程等等. 不得不说,现在网上的各种博客质量真的不行,网上一堆文章,乱TM瞎写,误人子弟.本身自己就没有理解的很清楚,又不去读算法实现的源码,写的云山雾罩的,越看越懵逼. 霍夫变换本身的思路是很简明的.这篇文章我们就以霍夫直线变换说明算法的思想. 霍夫变换 思考一下,二维平面里我们怎么表达直线. 有两种表达方式: 直角坐标系(也叫笛卡尔坐标系) 极坐标系(也叫球坐标系) 第一种就是最常见的直角坐标系下

霍夫线变换的原理 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示,有以下两种情况: ① 在笛卡尔坐标系中:可由参数斜率和截距(k,b)表示. ② 在极坐标系中:可由参数极经和极角(r,θ)表示. 对于霍夫线变换,我们将采用第二种方式极坐标系来表示直线,因此直线的表达式可为: 化简便可得到: 对于(x0,y0),我们可以将通过这一点的所有直线统一定义为: 这就意味着每一对  代表一条通过点  的直线. 对于一个给定点   ,我们可以在直角坐标系中,绘出所有通过它的直线(θ 为 x 轴,r 为 y 轴).最

本次实验是检测图像中的直线,用到了HoughLines()和HoughLinesP()函数,其中HoughLinesP()称为累计概率霍夫变换,实验结果显示累计概率霍夫变换要比标准霍夫变换的效果好.具体的参数介绍书中网上都有,可参照此博客https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6881686.html #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void hough_linesp_demo(); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/qq/tline.png"); //Mat src = imread("f:/images/qq/

霍夫变换是一种在图像中寻找直线.圆及其他简单形状的方法,霍夫线变换是利用Hough变换在二值图像中找到直线. 利用CV_HOUGH_PROBABILISTIC,对应PPHT(累计概率霍夫变换)?这个算法的具体实现有待深究!!! ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 霍夫线变换的函数为: HoughLines 利用 Hough 变换在二

在图片处理中,霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状,包括直线.圆.椭圆等. 在skimage中,霍夫变换是放在tranform模块内,本篇主要讲解霍夫线变换. 对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,可用y=mx+b来表示,其中m为斜率,b为截距.但是如果直线是一条垂直线,则m为无穷大,所有通常我们在另一坐标系中表示直线,即极坐标系下的r=xcos(theta)+ysin(theta).即可用(r,theta)来表示一条直线.其中r为该直线到原点的距离,theta为该直线的垂线与x轴的夹角.如

目标 在这一章当中, 我们将了解霍夫变换的概念. 我们将看到如何使用它来检测图像中的线条. 我们将看到以下函数:cv.HoughLines(),cv.HoughLinesP() 理论 如果可以用数学形式表示形状,则霍夫变换是一种检测任何形状的流行技术.即使形状有些破损或变形,也可以检测出形状.我们将看到它如何作用于一条线. 一条线可以表示为y=mxcy = mx cy=mxc或以参数形式表示为ρ=xcosθysinθ\rho=xcosθ ysinθρ=xcosθysinθ,其中ρ\rhoρ是从原

哈夫曼树 给定n个权值作为n的叶子结点,构造一棵二叉树,若带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree).哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近. 哈夫曼编码(Huffman Coding) 又称霍夫曼编码,是一种编码方式,哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种.Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就叫做Huffman编码(有时也称为霍夫曼编

WINDOWS系统Eclipse+NDK+Android + OpenCv 参考文档博客 1 NDK环境搭建 http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee22d908799eadeec9f.html 2 官方文档 Android.mk与Application.mk如何编写,OpenCV库如何调用 http://docs.opencv.org/trunk/doc/tutorials/introduction/android_binary_package/dev_