hough-transform

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    正如您在圖片中看到的,一個人在使用地圖時會生成一個圓錐。我想知道是否有可能檢測到錐體like this的兩條外線,但最終目標是使用這些信息來查找線條所處的角度。 我跟着this tutorial on hough-transform,但最後this。如果可能,尋找一種更簡單的方法來找到角度。 import numpy as np from skimage.transform import ho

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    我試圖使用OpenCV的Python實現的概率霍夫線變換如下: lines_hp = cv2.HoughLinesP(mask,1,np.pi/180,200,minLineLength,maxLineGap) 然而,無論我的minLineLength參數設置,線路檢測到的所有保持不變。 僅供參考,我使用下面的命令繪製了一定長度的線。每當我更改minLineLength參數時,線的長度都會更改

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    我有一個圖像,我試圖將霍夫圓變換應用到視圖中的圓形對象。 我很難找到一個適合圓周的外部陰影的圓。可以做些什麼來恰當地分割這個陰影,並輕鬆地適應一個圓圈? 代碼: img = cv2.medianBlur(im,7) cimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR) plt.imshow(cimg) plt.show() circles = cv2.

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    我用下面的代碼來檢測圈: gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0); gray = cv2.medianBlur(gray, 5) kernel = np.ones((2, 2), np.uint8) gray = cv2.erode(gray, kernel, iterations=1) gray = cv2.dilate(gray, kern

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    我的想法是畫出所有通過計算Canny之前創建的垂直線,從交點到對角線到另一個交點(此點來自一個交點之間的交點)弧形和對角線)。這裏作爲參考圖像,紅色垂直(哈夫)線應drawen: 直到但我剛剛發現這個實現所有垂直線: int main(int argc, char *argv[]) { std::vector<cv::Point> diagonalLine = DiagonalLines

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    我正在使用Python和OpenCV。我試圖找到電池的中心和角度: Image of batteries with random angles: 比我的代碼是這樣的: import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image/baterias2.png') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRA

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    我的任務是找到座標線(startX,startY,endX,endY)和矩形(4行)。下面是輸入文件: 我用下面的代碼: img = cv2.imread(image_src) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh1 = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY) ed

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    我正在尋找OpenCV中的Generalized Hought變換,並且我找到了這兩個網站,在OpenCV中討論了廣義霍夫變換。 http://docs.opencv.org/3.0-beta/modules/cudaimgproc/doc/hough.html#cuda-creategeneralizedhoughguil http://docs.opencv.org/3.1.0/d2/d15/

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    我有這個源圖像: 我的目標是消除底線,同時保持字母/數字不變。 這是我使用的代碼: import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('src.png') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray,100,200,apertureSize = 5)

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    我試圖使用OpenCV從它的背景中分割一個彎曲杆,然後找到彎曲並計算每個彎曲之間的角度。 第一部分幸運的是前景和背景之間足夠的對比度是微不足道的。 當分割時,一點腐蝕/膨脹照顧反射/高光。 第二部分是我不知道如何處理它的地方。 我可以很容易地檢索輪廓(頂部和底部非常相似,所以要麼) ,但我似乎無法弄清楚如何將輪廓分割成直線部分和彎曲杆來計算角度。 到目前爲止,我已經嘗試過簡單地繪製輪廓,但是要麼我