霍夫圓變換 解釋: 霍夫圓變換的基本思路是認為圖像上每一個非零像素點都有可能是一個潛在的圓上的一點,跟霍夫線變換一樣,也是通過投票,生成累積坐標平面,設置一個累積權重來定位圓。 在笛卡爾坐標系中圓的方程為: 其中(a,b)是圓心,r是半徑,也可以表述為: 所以在abr ...
進行霍夫圓變換中有一個API:HoughCircles 。 第五個參數為double類型的minDist ,為霍夫變換檢測到的圓的圓心之間的最小距離,即讓算法能明顯區分的兩個不同圓之間的最小距離。這個參數如果設置太小,多個相鄰的圓可能被錯誤的檢測成了一個重合的圓。反之,如果設置太大,某些圓就不能檢測出來。 第七個參數,它越小,就越可以檢測到更多根本不存在的圓,而它越大的話,能通過檢測的圓就更加接 ...
2018-09-26 13:39 0 3440 推薦指數:
霍夫圓變換 解釋: 霍夫圓變換的基本思路是認為圖像上每一個非零像素點都有可能是一個潛在的圓上的一點,跟霍夫線變換一樣,也是通過投票,生成累積坐標平面,設置一個累積權重來定位圓。 在笛卡爾坐標系中圓的方程為: 其中(a,b)是圓心,r是半徑,也可以表述為: 所以在abr ...
笛卡爾坐標系中,圓的方程為(x-a)^2+(y-b)^2=r^2 其中(a,b)是圓心,r是半徑 也可以表示為 x=a+rcosθ y=b+rsinθ 再進行一次轉換 a=x-rcosθ b=y-rsinθ 此時由於xy是給定的,將abr看成變量,映射到abr的三維坐標系中 ...
霍夫圓變換原理 霍夫圓變換的基本原理與霍夫線變換(https://www.cnblogs.com/bjxqmy/p/12331656.html)大體類似。 對直線來說,一條直線能由極徑極角(r,θ)表示,而對於圓來說,我們需要三個參數:圓心(a,b),半徑 r。 笛卡爾坐標系中 ...
參考文章:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52506538 https://blog.csdn.net/zhaocj/article/details/50454847 (有用!!) 霍夫圓變換的基本思路是認為圖像上每一個非零像素點都有 ...
本次實驗是檢測圖像中的直線,用到了HoughLines()和HoughLinesP()函數,其中HoughLinesP()稱為累計概率霍夫變換,實驗結果顯示累計概率霍夫變換要比標准霍夫變換的效果好。具體的參數介紹書中網上都有,可參照此博客https://www.cnblogs.com ...
原圖 ↑ Canny_Result.jpg ↑ Hou ...
http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557 本系列文章由@淺墨_毛星雲 出品,轉載請注明出處。 ...
霍夫線變換的原理 一條直線在圖像二維空間可由兩個變量表示,有以下兩種情況: ① 在笛卡爾坐標系中:可由參數斜率和截距(k,b)表示。 ② 在極坐標系中:可由參數極經和極角(r,θ)表示。 對於霍夫線變換,我們將采用第二種方式極坐標系來表示直線,因此直線的表達式可為 ...