hough-transform

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所以我已經實現了霍夫變換的每個部分，除了實際將線條繪製回原始圖像之外。我可以設置我的數據我有這樣的數組。 points | theta | rho -------|-------|---- [246,0] -90 -246 [128,0] -90 -128 [9,0] -90 -9 [0,9] 0 9 [0,128] 0 128 [0,246] 0 246 點在於

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霍夫變換檢測較短的行

使用opencv霍夫變換來嘗試檢測形狀。使用HoughLines方法可以很好地檢測較長的線條，但較短的線條完全被忽略。有什麼辦法可以檢測較短的線？我使用這個頁面 http://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_houghlines/py_houghlines.html 我更感興

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MATLAB hough和我的實現之間的區別

我想重新創建MATLAB的hough函數。我的代碼如下 function [H,T,R] = my_hough(x,dr,dtheta) rows = size(x,1); cols = size(x,2); D = sqrt((rows - 1)^2 + (cols - 1)^2); Nr = 2*(ceil(D/dr)) + 1; diagon

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使用霍夫變換檢測圓圈

我試圖用霍夫變換檢測圓圈。以我目前的代碼，我可以檢測低於的一個，但我想找到我已經檢測到的圈子裏面的黑洞。然而，改變houghcircle方法的參數對我沒有幫助。其實它發現了不存在的圈子。而且我已經試過農作物我已經找到了一圈並使用這個新的部件，也沒幫我一個Hough變換。這裏是我的代碼 #include <stdio.h> #include <iostream> #include "o

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如何過濾Hough變換後僅最長的行

我目前使用Hough變換來獲得直線。但是有很多線條被檢測到。我可以知道如何過濾，只能從輸出中獲得最長的一行嗎？ HoughLinesP(dst, lines, 1, CV_PI/180, 50, 20, 10); //left lane for(size_t i = 0; i < lines.size(); i++) { Vec4i l = lines[i]

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霍夫變換分割後如何去除重疊圓

我正在進行圖像分割，測試了很多不同的分割算法，以便進行比較研究。此刻，我正在使用Hough變換來查找圖像中的圓圈。我使用的圖像有很多對象，所以當對對象進行計數時，結果是微調的。我認爲問題在於重疊圈。你知道我怎麼能刪除重疊的圈子，讓結果更接近現實？，我正在使用的代碼是： clear all, clc; % Image Reading I=imread('0001_c3.png'); fig

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錯誤霍夫變換線

我試圖讓使用opencv和Python上的網絡攝像頭霍夫線。但是我得到一個錯誤作爲Traceback（最近調用最後一個）：文件「C：/Python27/Hough_video_try.py」，第14行，對於rho，theta在行[0]中：TypeError：'NoneType'對象有沒有屬性 '的GetItem' 下面是我的代碼，請幫助 import numpy as np import cv

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Houghpeaks函數變換（matlab代碼）

看那houghpeaks函數霍夫變換在matlab工具箱：峯= houghpeaks（H，numpeaks）峯= houghpeaks（...，參數1， VAL1，參數2，val2）將放慢參數： 'NHoodSize'：陽性奇整數中的兩個元素的向量：[MN]。問題：NHoodSize必須是奇數？爲什麼？

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我如何獲得準確的中心點？

如何使用OpenCV Hough Circle轉換獲得精確的中心點？我需要在x，y座標中有更多精確的小數位數。（準確的我的意思是這樣）我得到了這些中心與MATLAB座標 x107,775526315904 y112,963480232638 x469,550463441518 y208,309866770404 x217,386414755458 y490,882895036058 這

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霍夫線變換以查找圖像中的多邊形

我正試圖在下面的圖像中找到所有多邊形（包括填充的一個）。目前，我正嘗試使用Hough Transform來完成此操作，但它並未檢測到圖像中的所有行。另外，由於線條有多寬，因此它會對每條線進行兩次計數。有沒有辦法將一些過濾器應用於圖像，以使霍夫變換性能更好，還是有一種完全不同的方式來找到我失蹤的多邊形？謝謝！這裏是我處理的圖片，，我的代碼如下。 import cv2 import numpy