PS:好久没更新,因为期末到了,拼命复习中.复习久了觉得枯燥,玩玩儿霍夫变换直线检测 霍夫变换的基本原理不难,即便是初中生也很容易理解(至少在直线检测上是这样子的). 霍夫变换直线检测的基本原理:(不配图了,自己在白纸上画画,理解更深刻) 一步一步来: 1.在白纸上画出一个直角坐标系,任意给出一个点: 2.那么,对于点(x0,y0),经过这个点的直线必定满足y0=k*x0+b, 其中k是直线的斜率,b是直线的截距: 3.上式可以化成b=y0-k*x0,  可以看作是以-x0为斜率,以y0为截距,

Hough Transform Introduction: The Hough transform is an algorithm that will take a collection of points, and find all the lines on which these points lie. we define a line as a collection of points that are adjacent and have the same direction. In or

本文原创,如转载请注明出处. Hough Transform 是一种能提取图像中某种特定形状特征的方法,可以将其描述成一种把图像空间中的像素转换成Hough空间中直线或曲线的一种映射函数.通过利用Hough空间的一些性质,我们可以找到并识别一些有共同特性的点(如在同一条直线上).这样我们就得到足够的信息去画出这些图形(如直线).其输入图像通常为二值边缘图像. 1.原理: 图像空间是所有像素所属于的图像的空间.Hough空间是一种变量混合空间,实际上它与图像相关但是却不存在物理实质性. 我们可以把

主要内容: 霍夫变换的作用 霍夫变换检测直线的原理 霍夫变换检测圆的原理 OpenCV中的霍夫变换 1.霍夫变换检测直线原理 霍夫变换,英文名称Hough Transform,作用是用来检测图像中的直线或者圆等几何图形的. 一条直线的表示方法有好多种,最常见的是 ax+by+z=0 的形式,如果把b强行等于1,那么该形式变成了 y=mx+b. 假设有一幅图像,经过滤波,边缘检测等操作,变成了下面这张图的形状,怎么把这张图片中的直线提取出来.基本的思考流程是:如果直线ax+by=1在图片中,那么图

概率霍夫变换(Progressive Probabilistic Hough Transform)的原理很简单,如下所述: 1.随机获取边缘图像上的前景点,映射到极坐标系画曲线: 2.当极坐标系里面有交点达到最小投票数,将该点对应x-y坐标系的直线L找出来: 3.搜索边缘图像上前景点,在直线L上的点(且点与点之间距离小于maxLineGap的)连成线段,然后这些点全部删除,并且记录该线段的参数(起始点和终止点),当然线段长度要满足最小长度: 4.重复1. 2. 3.. In "A real-ti

主要内容: 1.Hough变换的算法思想 2.直线检测 3.圆.椭圆检测 4.程序实现 一.Hough变换简介 Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一.Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性,将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点.这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题.也即把检测整体特性转化为检测局部特性.比如直线.椭圆.圆.弧线等. 霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出[53],后于1972年由

关于Hilbert-Huang的matlab实现,材料汇总,比较杂...感谢所有网络上的贡献者们:) 核心:以下代码计算HHT边际谱及其对应频率 工具包要求:G-Rilling EMD Toolbox,TFTB Toolbox 附:黄锷先生课题组开发的工具包(可以在 这里 找到),这里中并未用到. % Empirical mode decomposition, resulting in intrinc mode functions. % Without parameter 'MAXMODES'

x-y轴坐标:y=kx+b k-b轴坐标:b=-xk+y θ-r轴坐标:

学习DIP第50天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan ,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!文章代码已托管,欢迎共同开发:https://github.com/Tony-Tan/DIPpro 更多图像处理机器学习内容请访问最新网站www.face2ai.com #开篇废话 内容迁移至 http://www.face2ai.com/DIP-6-10-灰度图像-图像分割-霍夫变换HoughTransform-直线/ http://www.to

霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 我们先看这样一个问题: 设已知一黑白图像上画了一条直线,要求出这条直线所在的位置. 我们知道,直线的方程可以用y=k*x+b 来表示,其中k和b是参数,分别是斜率和截距.过某一点(x0,y0)的所有直线的参数都会满足方程y0=kx0+b.即点(x0,y0)确定了一族直线.方程y0=kx0+b在参数k--b平面上是一条直线,(你也可以是方程b=-x0*k+y0对应

Contents目录 Chapter 0: Introduction to the companion book本辅导书简介 Chapter 1: Introduction 简介 Viewing an image: image_view_demo 查看一张图像:image_view_demo Chapter 2: The image, its representations and properties Displaying a coarse binary image: coarse_pixel

http://blog.csdn.net/sudohello/article/details/51335237 霍夫变换Hough 霍夫变换(Hough)是一个非常重要的检测间断点边界形状的方法.它通过将图像坐标空间变换到参数空间,来实现直线与曲线的拟合. 1.直线检测 1.1 直线坐标参数空间 在图像x−y坐标空间中,经过点(xi,yi)的直线表示为: yi=axi+b(1) 其中,参数a为斜率,b为截矩. 通过点(xi,yi)的直线有无数条,且对应于不同的a和b值. 如果将xi和yi视为常数

Matlab神经网络工具箱中提供了两个自带的数据标准化处理的函数——mapstd和mapminmax,本文试图解析一下这两个函数的用法. 一.mapstd mapstd对应我们数学建模中常使用的Z-Score标准化方法. What is Z-Score?(摘自Orange_Spotty_Cat的CSDN博客,原文链接https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80312154) 简介 Z-Score标准化是数据处理的一种常用方法

1.算法思想 边缘检测比如canny算子可以识别出图像的边缘,但是实际中由于噪声和光照不均匀等因素,很多情况下获得的边缘点是不连续的,必须通过边缘连接将他们转换为有意义的边缘.Hough变化是一个重要的检测间断点边界形状的方法,它通过将图像坐标空间变化到参数空间来实现直线和曲线的拟合. 霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出,后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用,经典霍夫变换用来检测图像中的直线,后来霍夫变换扩展到任意形状物体的识别,多为圆和椭圆.

              本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新    Matlab和C#混合编程文章目录 :[目录]Matlab和C#混合编程文章目录 在我的上一篇文章[原创]Matlab.NET混编技巧之——找出Matlab内置函数中,已经大概的介绍了matlab内置函数在混合编程中的优点,并通过程序找出了matlab中的大部分内置函数,当然更多人关心是如何像我所说得那样,不用直接编译,就直接在C#中调用这些内置函数.本文就带你揭开这些谜团. 声明,这篇文章是需要

由于需要在一个Android项目中使用神经网络,而经过测试发现几个Github上开源项目的训练效果就是不如Matlab的工具箱好,所以就想在Android上使用Matlab神经网络代码(可是...) 这个问题大概处理了两天,原本预计5个小时的... 过程遇到了诸多一手坑以及看到相关资料的对新手不友好,所以就把过程记录下来希望能给后来者一些帮助 这个教程从0开始讲如何在Android App中使用Matlab的神经网络代码 整个过程大概可以分成这么几步: 首先你要在Matlab中写一个完整的神经网

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/27220445 收入囊中 Hough变换 概率Hough变换 自己实现Hough变换直线检測 葵花宝典 先看一下我实现的效果图 以下,我们进入Hough变换的原理解说. 看上图,我们知道,经过一点(x0,y0)的直线能够表示成y0 = mox + b0 反过来看方程,b = –x0m + y0 ,于是我们从原来的坐标系转移到了Hough空间,m是横

虽然Modelsim的功能非常强大,仿真的波形可以以多种形式进行显示,但是当涉及到数字信号处理的算法的仿真验证的时候,则显得有点不足.而进行数字信号处理是Matlab的强项,不但有大量的关于数字信号处理的函数,而且图形显示功能也很强大,所以在做数字信号处理算法的FPGA验证的时候借助Matlab会大大加快算法验证的速度. 关于Matlab和Modelsim联合仿真,我从网上看到两种方法,一种是通过Link for Modelsim建立Matlab和Modelsim的联合仿真接口:另一种就是通过文

矩阵转置是matlab最基本的操作了,但这个基本操作,也是很多初学者容易出现问题的地方.本帖通过几个实例演示matlab矩阵转置的操作. 方法一:'  运算符与  .'  运算符 >>a = rand(3,5) a = 0.9340    0.4694    0.1622    0.5285    0.2630     0.1299    0.0119    0.7943    0.1656    0.6541     0.5688    0.3371    0.3112    0.6020

matlab 全部的随机数函数 (一)Matlab内部函数 a. 基本随机数 Matlab中有两个最基本生成随机数的函数. 1．rand() 生成(0,1)区间上均匀分布的随机变量.基本语法: rand([M,N,P ...]) 生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数.如果只写M,则生成M*M矩阵:如果参数为[M,N]可以省略掉方括号.一些例子: rand(5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式 rand(5) %生成5行5列的随机数矩阵 rand([5,4]) %生成一个