hough-transform

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我想實現Hough變換算法。算法有效，但速度很慢。目前我計算RHO，通過這個方程在兩個for循環：對於i = 1：長度（X） j=1; for theta = -pi/2:nBinsTheta:pi/2-nBinsTheta ro =round(x(i).*cos(theta) + y(i).*sin(theta)); .... j = j + 1; end

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使用Python中的Hough Line Transform模擬時鐘的讀取時間（OpenCV）

我一直在試圖編寫一個程序，在圖片上定位時鐘的錶盤，然後從中讀取時間。定位工作相當好，閱讀時間 - 不是很多。 cv2.HoughLines函數返回行放置的角度（從圖像的頂部測量）以及它們與圖像左上角的距離。經過一番調整之後，我設法說服我的代碼爲每個時鐘的手找到一條線，但至今我仍然無法真正從中讀取時間。使用適當的公式，我可以找到那些線的交叉點（時鐘的中間），然後一次在兩個方向沿着雙手進行迭代。這可

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行與houghlines平行opencv + python

我需要知道如何畫線並行，我開始與Opencv，請幫助。我使用houghlines函數檢測線，現在我想要檢測線並行，我知道線的ecuacion是y = k * x + b，當k1 = k2時兩條線並行。但如何用houghlines在opencv中表示這一點？

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使用霍夫變換檢測三角形

如何檢測圖像中的三角形（已知形狀）？環境整潔，大部分沒有其他物體。這裏是一個例子我已經研究了Hough變換，使用HoughLines來檢測線條，然後用一些簡單的Python邏輯嘗試使三角形變成它們。這導致了一堆噪音，幾乎不可能找到正確的三角形。你會怎麼做呢？

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線條和邊緣檢測器，opencv

我試圖從迷宮中處理以下圖像。我的問題是關於如何處理邊緣。我用C++使用OpenCV 2.4。我想知道是否有任何方法通過地板上的線條來區分地板和牆壁之間的邊緣？地板是黑色的，牆壁是白色的，在地板上畫的線條也是白色的。我想要做的是區分牆和地板上的痕跡。如果我可以進入迷宮，地板上的線條會給我一個距離參考。雖然牆壁只是告訴迷宮的大廳的限制。在這裏你可以找到我已經完成的過程映像。我使用的是精明且H

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HoughLinesP OpenCV中的線條稍微扭曲

我試圖通過在OpenCV中使用HoughLinesP函數來檢測圖像中的水平和垂直線條。最初我已將rho = 1，theta = CV_PI/2和minLineLength設置爲最小預期行長度。但事實證明，我的線條可能會佔據圖像上的一行像素：有時由於圖像中的某些噪音，它們可能會來回移動一個像素（這在附件中進行了說明）。在這種情況下，生產線會分裂成許多較短的部分，因此無法檢測到。我試着設置rho

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在幾乎平坦的直線上查找截距

我有一組線條（下圖），它應該在許多點上相遇。正如你所看到的，現在角係數並沒有明顯的變化，使得攔截很難找到。你建議用什麼樣的變換來使事情變得更簡單（如某種霍夫變換），或者你認爲我應該在哪裏尋找靈感？謝謝！我正在Matlab中工作，但如果需要，我可以切換到Python。

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cv2 lienes和屏幕中心之間的距離 - python

我使用openCV來檢測兩條線之間的距離以及它們相對於圖像中心點的位置。不需要是一個確切的距離 - 只是某種上下文值（像素會很好）我的代碼，我工作檢測兩條線是這樣的; import PIL import time import io import picamera import cv2 import numpy as np image_count = 0 with picame

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OpenCV的Python的HoughCircles：圖像邊界

外檢測圓我使用Python中的OpenCV HoughCircles方法如下： circles = cv2.HoughCircles(img,cv.CV_HOUGH_GRADIENT,1,20, param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0) 這似乎是工作得很好。不過，我注意到的一件事是，它檢測到可以延伸到圖像邊界之外的圓圈。有誰知道我可以如何過濾這

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用OpenCV和Python檢測觸摸/重疊圓/橢圓

我想測量圓的圓度（「圓」的高度和寬度或橢圓參數的差異）。該圓圈中的圖片給出如下所示：做平常的東西像color2gray，閾值和邊界檢測之後，我得到如下圖所示：有了這個，我已經嘗試了很多不同的東西：列表項與findContour的流域（類似於this question） - > openCV將圓圈之間的空間檢測爲閉合輪廓，而不是圓圈，因爲它們粘在一起不形成閉合輪廓與fitEllipse相同的