hough-transform

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我正試圖在matlab中實現廣義Hough變換。該算法需要形狀中每個點處的梯度方向。如何測量phi，如下圖所示？

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處理圖像之後，我試圖應用霍夫變換圓與這些參數： CV_HOUGH_GRADIENT DP = 1 min_dist = 1 PARAM_1 = 70 PARAM_2 = 100 min_radius = 0 個 MAX_RADIUS = 0 這裏是許多圖像我試過之一： http://i.stack.imgur.com/JGRiM.jpg 但算法無法識別球甚至放鬆的參數。（當我嘗試用GIMP創建正

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霍夫變換在MATLAB中不使用霍夫函數

我發現了霍夫變換在MATLAB中的實現Rosetta Code，但我無法理解它。另外我想修改它以顯示原始圖像和重建線（去Houghing）。任何幫助理解它和de-Houghing是讚賞。謝謝爲什麼圖像翻轉？ theImage = flipud(theImage); 我不能換我的頭周圍的規範功能。它的目的是什麼，可以避免嗎？編輯：規範僅僅是歐幾里得距離的同義詞：SQRT（寬度^ 2 +高度^

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OpenCV的：錯誤cvHoughCircles使用

我使用cvHoughCircles找到下圖中的兩個白色的橢圓形：用於定位的白色區域，然後我第一次使用閾值使用霍夫變換。我無法理解發生了什麼：但如下面的輸出是不是來正確嗎？爲什麼它正在檢測3個圈，爲什麼只有一個被正確檢測？有什麼建議麼？下面是我的代碼： #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgpr

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行hough變換

我試圖讓Hough變換在MATLAB中工作，但我遇到了問題。我有一個非常糟糕的方法來檢測需要修復的峯，但在此之前，我需要能夠逆轉hough變換以正確再次創建線。這是東西我得到現在的類型：看起來像90度旋轉它，但我不知道爲什麼。我不確定這是否是我的霍夫空間是錯誤的，或者如果我是這樣抽取線條的方式。也有人可以幫助提高我的峯值檢測？在代碼中使用的圖像是here 謝謝 %% load a sample

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Python OpenCv給出的錯誤'cv2.cv.cvseq'對象沒有'total'屬性

我在網上找了一些Python的圖像邊緣檢測代碼，發現了一些我想看的有趣的東西。不幸的是我不斷收到此錯誤：「cv2.cv.cvseq」對象有沒有屬性「總」的代碼有過錯的線是 lines = HoughLines2(dst, storage, CV_HOUGH_STANDARD, 1, CV_PI/180, 100, 0, 0); 整個代碼必須之間切換的選項Hough Standard和Houg

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Generalized Hough R-表

我想實現在MATLAB中的this paper中提出的廣義霍夫變換。我也嘗試使用this document來理解算法。我被困在計算如何計算梯度角度以找到在R表中使用的Φ。我試圖運行這個matlab implementation，但輪廓函數試圖訪問負指數。缺少的功能如下。 distance.m function [ d ] = distance(x1, y1, x2, y2) d = s

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檢測與霍夫三次曲線變換

我有與可以由以下等式來定義的曲線的圖象： y = ax^3 + bx^2 + cx + d 顯而易見如何使用正常Hough變換來檢測曲線。但是，我想通過使用梯度方向來減少參數空間（我已經從邊緣檢測中獲得了它）。我不知道如何使用梯度方向來減少參數空間。我的想法是找到導數dy/dx = 3ax^2 + 2bx + c。現在我只有三個參數，因此我的任務更容易。這是正確的嗎？如果我使用這個參數，如何

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hough變換在matlab中的精確工作

任何人都可以指導我如何在matlab中使用hough transform函數嗎？問題是我有一個圖像包含兩個直的矩形和一個矩形以某個角度傾斜。根據我應用霍夫變換後，我應該得到1X6的線結構，但我得到1x14的結構。誰能幫我？我還上傳了圖像：所有的 two straight rectangles, one tilted rectangle http://s14.postimage.org/dveqlb

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CUDA中的廣義Hough變換 - 我如何加快裝箱過程？

就像標題所說，我正在對並行計算機視覺技術進行一點個人研究。使用CUDA，我試圖實現Hough變換的GPGPU版本。我遇到的唯一問題是在投票過程中。我調用atomicAdd（）來防止多個同時寫入操作，而且我似乎沒有獲得太多的性能效率。我已經在網上搜索，但還沒有找到任何方法來顯着提高投票過程的表現。任何幫助您可以提供有關投票過程將不勝感激。