Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至參数空间.变换公式例如以下: 变换以后,图像空间与參数空间存在下面关系: 图像空间中的一点在參数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点相应于參数空间交于一点的各条曲线. 以下使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检測. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Can

PS:好久没更新,因为期末到了,拼命复习中.复习久了觉得枯燥,玩玩儿霍夫变换直线检测 霍夫变换的基本原理不难,即便是初中生也很容易理解(至少在直线检测上是这样子的). 霍夫变换直线检测的基本原理:(不配图了,自己在白纸上画画,理解更深刻) 一步一步来: 1.在白纸上画出一个直角坐标系,任意给出一个点: 2.那么,对于点(x0,y0),经过这个点的直线必定满足y0=k*x0+b, 其中k是直线的斜率,b是直线的截距: 3.上式可以化成b=y0-k*x0,  可以看作是以-x0为斜率,以y0为截距,

简介: 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

在使用MATLAB编译C/C++代码时,C/C++代码中要使用一个mexFunction函数,那么这个函数是如何定义,在编译时又是如何实现的呢?下面我将使用实例进行说明. 如一个简单的函数: double add(double x, double y) { return x + y; } mexFunction的定义为: void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]) { } 可以看到,me

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,

霍夫变换——直线检测 考古debug,其实很久之前就解决的bug......一直忘记过来改文章....欸 =============================原文================================== 此处膜拜大神(学到很多):http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7724530 这个博客更了很多图像处理算法的底层实现解析,都很详细易懂,先mark ========================我是分割线

opencv直线检测在c#.Android和ios下的实现方法 本文为作者原创,未经允许,不得转载 :原文由作者发表在博客园:http://www.cnblogs.com/panxiaochun/p/5512142.html c#实现方法 LineSegment2D[][] lines = rgbRect.HoughLines(10, 150, 10, (Math.PI), 10, 0, 50); for (int i = 0; i < lines[0].Length; i++) { rgbIm

MATLAB Coder可以从MATLAB代码生成独立的.可读性强.可移植的C/C++代码. 使用MATLAB Coder产生代码的3个步骤: 准备用于产生代码的MATLAB算法: 检查MATLAB代码的兼容性(有些matlab代码语句并不能生成c/c++代码): 产生最终使用的源代码或MEX. 利用MATLAB Coder生成c++代码,并在vs2013中验证: 一个简单的例子,两数相乘: 1.安装matlab2014a或者更新版本: 2.简单生成一个foo.m文件: function c =

MATLAB Coder可以从MATLAB代码生成独立的.可读性强.可移植的C/C++代码. http://www.mathworks.cn/products/matlab-coder/ 使用MATLAB Coder产生代码的3个步骤:①准备用于产生代码的MATLAB算法:②检查MATLAB代码的兼容性(有些matlab代码语句并不能生成c/c++代码):③产生最终使用的源代码或MEX. 利用MATLAB Coder生成c++代码,并在vs2008中验证: 一个简单的例子,两数相乘: .安装ma

参考大佬博文:blog.csdn.net/jia20003/article/details/7724530 lps-683.iteye.com/blog/2254368 openCV里有两个函数(比较常用)处理霍夫变换直线检测,有什么区别呢. CvHoughLine:是用于标准的霍夫变换方法 CvHoughLine2:可以使用三种霍夫变换的方法,分别是标准霍夫变换(SHT).多尺度标准霍夫变换(MSHT).累计概率霍夫变换(PPHT). 函数原型: CvSeq* cvHoughLines2( C

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 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

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.38Hough变换直线检测  [函数名称] Hough 变换直线检测         HoughLineDetect(WriteableBitmap src, int threshould) [算法说明]   Hough变换是数字图像处理中一种常用的几何形状识别方法,它可以识别直线,圆,椭圆,弧线等 等几何形状,其基本原理是利用图像二维空间和Hough参数空间的点-线对偶性,把图像空间中的形 状检测问题转换到Hough的参数空间中去,最终

#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/

FPGA边沿检测Verilog代码(上升沿,下降沿,双边沿) 实现思路:用两个一位寄存器直接异或可以实现 代码实现: ​ module edge_detect( input clk, input rst_n, input data_in, output raising_edge_detect, //上升沿标志位 output falling_edge_detect, //下降沿标志位 output double_edge_detect //双边沿标志位 ); //reg define reg d

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

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

用Matlab来放音乐,和用单片机加蜂鸣器放音乐的原理都差不多,就是把连续的声音信号事先转换成用数字信号,然后用扬声器按照一定的节奏放出来.换句话说,演唱者是把声音经过麦克风转换成电信号,录音设备对这个电信号按照一定的时间间隔(采样频率)进行采样,得到一长串数字.如果采样的频率高,即单位时间采样的点数多,同样长度的一首歌,得到的这串数字也越长.数字的大小表示电压的高低,也就是录制时声音的大小.这串数字就是原始的音频信号. 链接里给出的那段Matlab代码的功能,就是模拟产生那串代表音频信号的数字

该方法不局限于jQuery的检测,对与任何Javascript变量或函数都是通用的. 当前网页加载jQuery后,jQuery()或$()函数将会被定义,所以检测jQuery是否已经加载存在以下2种方法:方法1:代码如下: if (jQuery) { // jQuery 已加载 } else { // jQuery 未加载 } 方法2:代码如下: if (typeof jQuery == 'undefined') { // jQuery 未加载 } else { // jQuery 已加载 }

本文原创,如转载请注明出处. Hough Transform 是一种能提取图像中某种特定形状特征的方法,可以将其描述成一种把图像空间中的像素转换成Hough空间中直线或曲线的一种映射函数.通过利用Hough空间的一些性质,我们可以找到并识别一些有共同特性的点(如在同一条直线上).这样我们就得到足够的信息去画出这些图形(如直线).其输入图像通常为二值边缘图像. 1.原理: 图像空间是所有像素所属于的图像的空间.Hough空间是一种变量混合空间,实际上它与图像相关但是却不存在物理实质性. 我们可以把

这两天看了xxe漏洞,写一下自己的理解,xxe漏洞主要针对webservice危险的引用的外部实体并且未对外部实体进行敏感字符的过滤,从而可以造成命令执行,目録遍历等．首先存在漏洞的web服务一定是存在xml传输数据的,可以在http头的content-type中查看,也可以根据url一些常见的关键字进行判断测试,例如wsdl(web服务描述语言)．或者一些常见的采用xml的java服务配置文件(spring,struts2)．不过现实中存在的大多数xxe漏洞都是blind,即不可见的,必须采用

目录 1. 语法检查利器 ale 2. 补全代码块 3. symbol 管理器 taglist.vim 4. 函数跳转 1. 语法检查利器 ale 安装 ale Plug 'w0rp/ale' 配置 显示状态栏+不需要高亮行 let g:ale_sign_column_always = 1 let g:ale_set_highlights = 0 错误和警告标志 let g:ale_sign_error = 'x' let g:ale_sign_warning = '!' 文件保存时,显示警告