hough-transform

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我需要從這個圖像（左上角，右上角，左下角和最後右下角）圖像在疊加回原始圖像之前先通過閾值然後進行Canny邊緣檢測。例如（通過油漆畫），並將它們連接在一起（通過油漆畫），但我怎麼想得到半徑和x y從中心開始座標，然後畫線？ for (int i = 0; i < circles.size(); i++) { //icout << i<<"\n"<<endl; Poin

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Python如何用HoughLines和OpenCV檢測圖像中的垂直和水平線？

我試圖獲得校準棋盤的閾值。我不能直接檢測棋盤角落，因爲我觀察到微棋盤時有灰塵。我嘗試了幾種方法，HoughLinesP似乎是最簡單的方法。但結果並不好，如何改善我的結果？ import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('lines.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) edge

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霍夫變換：在負責的矩陣中放置負向矩陣的位置

我試圖實現Hough transform算法。我在圖像的左上角設置了cartesian plane的原點。 THETA（rho和X軸之間的角度）的範圍是1..180，具有度的步驟。 rho的最大尺寸是圖像對角線的大小。我想計算累加器矩陣。鑑於其大小以上的信息應該是Y：rho，X：180（theta）。該算法對我來說似乎很簡單，但是rho存在問題。它會有負面的價值。對於從THETA 0 到 P

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如何檢測matlab中的光滑曲線

我想要檢測圖像中的彎曲傳送帶。我用下面的代碼中使用Hough變換來檢測其邊緣 %# load image, and process it I = imread('ggp\2.jpg'); g = rgb2gray(I); bw = edge(g,'Canny'); [H,T,R] = hough(bw); P = houghpeaks(H,500,'threshold',ceil(0

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線檢測蟒蛇從圖片

目前我試圖做這種類型的圖像上線檢測：頂部和底部有黑條只是因爲，我拍的照片，不是因爲調整大小或任何東西。我用下面的代碼： image = cv2.imread('test_2.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 100, 250) lines = cv2.HoughLine

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MATLAB：不能通過houghlines來檢測即使是簡單的線條？

我正在學習hough和houghlines如何在MATLAB中工作，但我似乎無法讓函數的文檔中找到的示例代碼正常運行，即使我在Paint中繪製了一個simple line。下面是我使用的代碼： clear all; clc; close all I = imread('lines2.png'); BW = im2bw(I); [H,T,R] = hough(BW,'Theta',-90:

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Python和OpenCV - 霍夫線變換中的主線

對於我的程序，使用OpenCV和Python，我試圖檢測道路車道。爲了做到這一點，我使用Hough Line Transform來檢測線條。然而，它發現許多行彼此相鄰，我試圖找到一種方法來製作所有這些其他行之間的平均線。提示？這裏是我的代碼： import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture('CVfootage.mo

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OpenCV HoughTransformation在Swift中

我正在編寫一個項目，我需要從圖像中提取出直線。我想到的第一件事就是Hough Transformation。所以我下載了OpenCV框架，並將其添加到我的項目中。添加了Bridging Header以及OpenCVWrapper.h和OpenCVWrapper.mm文件。但我找不到任何關於如何在我的swift項目中實現hough轉換的教程。那麼我需要創建什麼樣的文件來編寫函數？該功能應該如何？我

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RHO的說明和HoughLines THETA參數

你能給我的rho和theta參數快速定義OpenCV's HoughLines功能 void cv::HoughLines ( InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double srn = 0, double stn

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使用Opencv和Hough變換圓圈來檢測圓圈（下標錯誤）

由於現在是我的學校假期，我決定選擇一些技巧，因此我試圖學習如何在Visual Studio C++中使用OpenCV功能來檢測許多罐在紙箱，並不得不將其分組4 4。我已經嘗試了各種演示代碼，如「opencv find：contour」，模板匹配（無法正常工作，因爲它無法檢測到旋轉頂部蓋子）我發現的最佳方法是將Canny邊緣檢測和Hough變換圓組合起來，使得Canny邊緣檢測的輸出結果可以是H