hough-transform

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有没有办法检测不完全直的线？我有代表矩形的对象，但由于使用广角相机失真和质量不好的预处理而略微不均匀。此外，我必须事先进行透视转换，这是线路质量差的另一个因素。与精明过滤器检测的边缘后，我得到例如下面的图像：我试图找到边缘线与霍夫线算法。但是由于具有很多凹凸不平的形状的质量差，不可能找到倾斜的边缘。我尝试了正常的霍夫线变换（红线）和概率霍夫线变换（绿线），但结果非常糟糕。有没有其他的选择

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从x，y点集合中找出“外”角

我需要一些帮助来定义一组检测到的角点的“外”角点。我已经在javascript中实现hough变换，以检测图像中具有透视变形矩形的线条。经过一些过滤后，剩下最合理的线条，并计算它们的交点。结果是我有一组点，可以作为公认的透视变形矩形的一个角（见图）：多条具有多个交点的线。我现在想要做的是通过检查哪一个是透视变形的矩形的最“外”角来决定实际的角点。对于外角，我指的是我们人类会认为是“最左上角”或

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找上线的点与极坐标表示的最有效方法

我已经（发现Hough变换）rho，theta代表行如果可能，在图像范围内）从它？

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为什么python OpenCV GUI在linux上的简单视频圆检测程序中崩溃？

Snapshot of the issue我一直在试图检测视频中的圈子。我查了很多教程和stackoverflow的问题，我的代码似乎是正确的。它甚至编译正确。但是，打开GUI窗口需要一些时间，并且一旦打开，它就会崩溃。这里是我的代码是否有任何问题呢？ ` import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture('Red Motion Spi

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使用hough变换选择线

问题：使用Hough变换在图像中找到不需要的线。我已经做了以下内容，应用方向滤波器以分析12个不同的方向上，转动时相对于15°彼此。应用阈值获得12个二值图像。现在，我需要选择标记为黄色，这两个图像。 Coz，这两幅图像中的线条最为突出。我试过下面的代码。它似乎没有工作。 MATLAB代码 % Read 12 images into workspace. input_images =

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使用houghCircles检测小圆圈（OpenCV）

我试图用houghcircles（）检测此裁剪图像中的小圆圈。我试图改变它的参数，但是当我增加参数2以上50 maxRadius也得到错误当其值小于100。现在，它运行，但性能差它得到错误这是原始图像：而且这是结果图像：这是我的代码： from imutils.perspective import four_point_transform from imutils import conto

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MATLAB代码说明

谁能告诉我for -loop中发生了什么？ %find slopes of each line m1 = diff(line1_start_end_points(:,2))/ diff(line1_start_end_points(:,1))+0.1/(2*pi); m2 = diff(line2_start_end_points(:,2))/ diff(line2_start

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OpenCV：车轴检测

我试图检测图像中的车轴。以下是我遵循的步骤。读取图像，改变为灰度。应用中位数。应用canny边缘检测。应用Hough圆圈。对于canny threshold1，threshold2参数使用跟踪栏和Hough圆来变化param1，param2，minDist是变化的。通过param1和param2对检测没有影响。原文：中位数：坎尼：检测cirlce：问题：正如您在上一张图片中看到

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如何丢弃Hough检测到的一些行？

以下是我的原始图象，这是我的霍夫代码， function [hough_lines, H, T, R, P] = get_hough_lines(input_image , peaks) binary_image = edge(input_image,'canny'); [H,T,R] = hough(binary_image); P = houghpeaks(H,

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哈夫圆检测删除不必要的圈子

我得到了很多使用的图像Hough变换圆检测算法中圈。如何使这种检测更准确？检测图像显示圆。原始图片下面的代码是用来 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('test_c.jpg',0) img = cv2.medianBlur(img,5) cimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BG