hough-transform

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我的目標是用open cv檢測骨折。我試了下面的代碼。並得到了正確的canny檢測邊緣，並且發現了很多缺陷。但現在我的工作是檢測圖像中的裂縫點。 Iam不理解如何進一步進行。在一些博客中，我發現我們可以確定houghlines的角度，以檢測該行不是直角。但不知道如何在我的代碼中找到houghline的角度。有人可以幫忙嗎？ import cv2 import numpy as np impor

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Opencv HoughLines Lines Theta？

我有一個關於HoughLines的opencv庫的問題。以下格式是從官方網站： C++：空隙HoughLines（InputArray圖像，OutputArray線，雙RHO，雙THETA，INT閾值時，雙SRN = 0，雙STN = 0）而說明輸出數組參數的行，它說： lines - 輸出行的向量。每一行都由一個二元向量表示：rho和theta。垂直線的θ值爲0，水平線的值爲π/ 2（輻射值）

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霍夫在MATLAB變換VS OpenCV的CPP

我有如下形象：當我使用MATLAB中Hough變換，我得到各界的100％檢測。我用下面的代碼在MATLAB： [centersDark, radiiDark] = imfindcircles(closed_pic,[Rmin Rmax],'ObjectPolarity','dark'); 我用下面的代碼在CPP： cv::medianBlur(mat, mat, 5); cv::Mat

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如何使用OpenCV houghlines來統計屏幕截圖中的標籤數量？

我想使用OpenCV在屏幕截圖中統計選項卡的數量。我第一次裁剪我的形象限制爲鉻製表符。然後我使用邊緣檢測，Canny算法在鉻中查找邊緣。然後我使用Houghlines來查找標籤數量，但是我沒有通過Houghlines獲得所需的輸出。以下是我的代碼和輸出。 import cv2 import numpy as np import math from matplotlib import pypl

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VB.NET;隨機生成列表的索引錯誤

我的目標是創建一個特定大小的列表並從該列表中隨機選擇3個點。一旦選擇了一個點，它將從列表中刪除，因此它不會再被選中。我的問題是調試器說我有一個索引超出列表的範圍。我對VB.NET比較陌生，但對VBA非常有經驗。預先感謝您的幫助。 Private Sub Analyze_Click(ByVal Sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs

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如何在matlab中使用hough變換檢測手繪線條？

我正在研究一個基本上從手繪電路圖的圖像中提取組件和連接的matlab圖像處理項目。經過預處理和獲得骨架圖像後，我嘗試使用霍夫變換來檢測線條，以便我可以識別角點和連接路徑。下面是代碼： [H,T,R] = hough(im); peaks = houghpeaks(H,50,'Threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); lines = houghlines(im, T,

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霍夫空間CV2 houghlines

我遇到一些麻煩cv2.Houghlines（）顯示垂直線時，我相信真正適合應提供水平線。這裏是我使用的代碼的片段： rho_resoultion = 1 theta_resolution = np.pi/180 threshold = 200 lines = cv2.HoughLines(image, rho_resoultion, theta_resol

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Python和OpenCV - 改進我的車道檢測算法

我需要從視頻中檢測車道。這是我的做法。通過切片圖像（聚焦的中間部分）灰度的ROI 均衡與cv2.equalizeHist 的灰度化ROI應用高斯模糊〜（3）確定關注區域（ROI）的區域閾值（4）通過使用cv2.adaptiveThreshold 縮略（5）通過使用skimage.morphology.skeletonize 應用cv2.HoughLines（6）上對於cv2.HoughLi

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霍夫變換平面探測器3DTK

我目前正在嘗試使用3DTK的霍夫變換平面探測器（http://slam6d.sourceforge.net/）。當我嘗試使用EXPORT_SHARED_LIBS選項對其進行編譯時，我在cxspare_s項目中收到鏈接器錯誤。 1>cs_convert.obj : error LNK2019: unresolved external symbol 'cs_dl_spalloc' referenced

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OpenCV的霍夫圓變換需要8位圖像

我與霍夫圈工作變換與我的樹莓派，當我乘坐的投資回報率，以檢查圈是這樣的： for (x,y,w,h) in trafficLights: cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) roi = image[y:y+h,x:x+w] roi = cv2.medianBlur(roi,5) circles