hough-transform

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我試圖弄清楚Hough Circle，然後將其合併到我的主代碼中，用於跟蹤程序我正在嘗試寫入，但我似乎無法獲取除None之外的任何內容圓圈。我使用孟加拉國旗作爲我的形象，因爲它很簡單，很容易被發現。這裏是我的代碼： import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('Capture.PNG') grayput = cv2.cvtColor(i

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Python的類型錯誤：「NoneType」對象具有在圖像處理中沒有屬性「__getitem__」

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def CannyThreshold(lowThreshold): lowThreshold = cv2.getTrackbarPos('Min threshold','canny demo') detected_edges = cv2.me

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如何傳遞和使用JavaCV HoughCircles方法的參數

我正在嘗試使用HoughCircles方法的JavaCV實現，但我遇到了一些參數問題。這是我的代碼：所有的 Mat currentImageGray = tgtFrag.getImage().clone(); Mat detectedCircles = new Mat(); HoughCircles(currentImageGray, detectedCircles, CV_HOUGH_G

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如何獲取Hough變換矩陣，hough變換的theta和rho值在opencv中cpp

我有matlab代碼來獲取Hough變換矩陣，theta和rho值。 [H,T,R] = hough(EdgeImage); 如何獲得OpenCV中H，T，R值？

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在OpenCV上保存由Hough Circle檢測到的圓的內容

我使用OpenCV的Hough Circle Transform檢測通過命令行參數傳遞的某些圖像的圓圈。現在我需要從確定的圓形（形狀和所有顏色）保存信息，由特定顏色定義。我的實際代碼如下： // Read the image while(*argv){ images_read[i] = cv::imread(*argv, 1); if(!images_read[i].d

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關於檢測沙盤上直線的建議，python

我正在研究一個需要在沙盤上檢測線條的項目。這些線條是用戶手繪的，因此不完全是「直線」（見照片）。由於沙子，線條很難區分。我試過cv2.HoughLines來自OpenCV，但沒有取得好的結果。那麼對檢測方法有何建議？歡迎提出改善線條清晰度的建議。我正在考慮在燈盤周圍放一些LED燈。感謝

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精度霍夫圓心變換

我嘗試從 https://github.com/Itseez/opencv/blob/master/samples/cpp/houghcircles.cpp 得到使用霍夫圈算法圈的中心，但我需要更精確的座標。當我得到這樣這 for(size_t i = 0; i < circles.size(); i++) { Vec3i c = circles[i]; cout<<c[

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霍夫圓檢測：在調用霍夫圓算法之前模糊圖像？

http://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_houghcircles/py_houghcircles.html 在這裏的例子中，我不知道爲什麼它在hough circle算法之前先調用中值濾波器。這是否意味着更好的檢測？另外，有沒有其他的一般技巧，可能有用的時候調用霍夫圈算法

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霍夫變換OPENCV C++

http://inside.mines.edu/~whoff/courses/EENG512/lectures/HoughInOpenCV.pdf 嗨，我正在閱讀上面的鏈接中的pdf教程。我在幻燈片的第6頁遇到問題。當我們看到插入canny邊緣檢測器後的代碼輸出時，它應該找出照片上的所有邊緣。我不能在6頁 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <io

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使用Python檢測圖像中激光/光線的邊緣

我正在用Python編寫一個程序來循環通過從視頻幀中提取的圖像並檢測其中的線條。圖像質量相當差，內容差異很大。這裏有兩個例子： Sample Image 1 | Sample Image 2 我試圖檢測每個圖像中的激光並查看它們的角度。最終我想看看這些角度的分佈並輸出其中三個樣本。爲了檢測在圖像中的線，我已經看過以下的各種組合：霍夫線 Canny邊緣檢測雙邊/高斯濾波去噪直方圖均衡形態