hough-transform

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我需要从这个图像（左上角，右上角，左下角和最后右下角）图像在叠加回原始图像之前先通过阈值然后进行Canny边缘检测。例如（通过油漆画），并将它们连接在一起（通过油漆画），但我怎么想得到半径和x y从中心开始坐标，然后画线？ for (int i = 0; i < circles.size(); i++) { //icout << i<<"\n"<<endl; Poin

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Python如何用HoughLines和OpenCV检测图像中的垂直和水平线？

我试图获得校准棋盘的阈值。我不能直接检测棋盘角落，因为我观察到微棋盘时有灰尘。我尝试了几种方法，HoughLinesP似乎是最简单的方法。但结果并不好，如何改善我的结果？ import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('lines.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) edge

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霍夫变换：在负责的矩阵中放置负向矩阵的位置

我试图实现Hough transform算法。我在图像的左上角设置了cartesian plane的原点。 THETA（rho和X轴之间的角度）的范围是1..180，具有度的步骤。 rho的最大尺寸是图像对角线的大小。我想计算累加器矩阵。鉴于其大小以上的信息应该是Y：rho，X：180（theta）。该算法对我来说似乎很简单，但是rho存在问题。它会有负面的价值。对于从THETA 0 到 P

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如何检测matlab中的光滑曲线

我想要检测图像中的弯曲传送带。我用下面的代码中使用Hough变换来检测其边缘 %# load image, and process it I = imread('ggp\2.jpg'); g = rgb2gray(I); bw = edge(g,'Canny'); [H,T,R] = hough(bw); P = houghpeaks(H,500,'threshold',ceil(0

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线检测蟒蛇从图片

目前我试图做这种类型的图像上线检测：顶部和底部有黑条只是因为，我拍的照片，不是因为调整大小或任何东西。我用下面的代码： image = cv2.imread('test_2.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 100, 250) lines = cv2.HoughLine

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MATLAB：不能通过houghlines来检测即使是简单的线条？

我正在学习hough和houghlines如何在MATLAB中工作，但我似乎无法让函数的文档中找到的示例代码正常运行，即使我在Paint中绘制了一个simple line。下面是我使用的代码： clear all; clc; close all I = imread('lines2.png'); BW = im2bw(I); [H,T,R] = hough(BW,'Theta',-90:

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Python和OpenCV - 霍夫线变换中的主线

对于我的程序，使用OpenCV和Python，我试图检测道路车道。为了做到这一点，我使用Hough Line Transform来检测线条。然而，它发现许多行彼此相邻，我试图找到一种方法来制作所有这些其他行之间的平均线。提示？这里是我的代码： import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture('CVfootage.mo

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OpenCV HoughTransformation在Swift中

我正在编写一个项目，我需要从图像中提取出直线。我想到的第一件事就是Hough Transformation。所以我下载了OpenCV框架，并将其添加到我的项目中。添加了Bridging Header以及OpenCVWrapper.h和OpenCVWrapper.mm文件。但我找不到任何关于如何在我的swift项目中实现hough转换的教程。那么我需要创建什么样的文件来编写函数？该功能应该如何？我

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RHO的说明和HoughLines THETA参数

你能给我的rho和theta参数快速定义OpenCV's HoughLines功能 void cv::HoughLines ( InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double srn = 0, double stn

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使用Opencv和Hough变换圆圈来检测圆圈（下标错误）

由于现在是我的学校假期，我决定选择一些技巧，因此我试图学习如何在Visual Studio C++中使用OpenCV功能来检测许多罐在纸箱，并不得不将其分组4 4。我已经尝试了各种演示代码，如“opencv find：contour”，模板匹配（无法正常工作，因为它无法检测到旋转顶部盖子）我发现的最佳方法是将Canny边缘检测和Hough变换圆组合起来，使得Canny边缘检测的输出结果可以是H