#include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxcore.h" #include "cvaux.h" #include <iostream> #include"Timer.h" using namespace std; int otsu2 (IplImage *image); CvBox

(下文内容为转载,不过已经不清楚原创的是哪里了,特此说明) 转自: http://www.cnblogs.com/dotLive/archive/2006/10/09/524633.html 该网址下面有更多的讨论. 最小二乘法(least squares analysis)是一种 数学 优化 技术,它通过 最小化 误差 的平方和找到一组数据的最佳 函数 匹配. 最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小. 最小二乘法通常用于 曲线拟合 (least squares

说明 很多时候,我们需要运动物体的转弯半径去描述其机器性能.但在大多数的现实条件下,我们只能够获取到运动物体的 GPS 位置点集,并不能直接得到转弯半径或者圆心位置.为此,我们可以利用拟合圆的方式得到圆坐标方程,由此得到转弯半径和圆心位置. 解决过程 关于拟合圆方程的方法有很多,曾经在这篇译文中获益良多代数逼近法.最小二乘法.正交距离回归法来拟合圆及其结果对比(Python).此系列文中也给出了提及的三种方法的性能及效果对比,最终得出最优的解决方案就是最小二乘法.由于最近的学习中又进一步了解到,

vector<Rect> PublicCardFrameDetection::fitrect(vector<Rect> rects){ int size = rects.size(); cout << "执行去重操作:" << "待去重数量="<< size << endl; int idx = 0; Rect temp; vector<Rect> temp_rects = rect

轮廓逼近,本质上是减少编码点 拟合圆,生成最相似的圆或椭圆 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; RNG rng(12345); void fit_circle_demo(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { //Mat src = imread("f:/images

简介: 1.霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换原理类似,只是点对应的二维极径.极角空间被三维的圆心和半径空间取代.在标准霍夫圆变换中,原图像的边缘图像的任意点对应的经过这个点的所有可能圆在三维空间用圆心和半径这三个参数来表示,其对应一条三维空间的曲线.对于多个边缘点,点越多,这些点对应的三维空间曲线交于一点的数量越多,那么他们经过的共同圆上的点就越多,类似的我们也就可以用同样的阈值的方法来判断一个圆是否被检测到,这就是标准霍夫圆变换的原理, 但也正是在三维空间的计算量大大增加的原因,标准霍夫圆变化

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 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.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得

/// <summary> /// 最小二乘法拟合圆,计算拟合圆半径和拟合圆圆心 /// </summary> /// <param name="points">拟合点</param> /// <returns>返回拟合圆的计算结果</returns> public double[] FittingCircleByLeastSquare(List<Point> points) { //最小二乘法拟合圆

  Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法,HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来,各有优势:优势:HoughCircle对噪声点不怎么敏感,并且可以在同一个图中找出多个圆:反观拟合圆算法,单纯的拟合结果容易受噪声点的影响,且不支持一个输入中找多个圆缺点:原始的Hough变换找圆,计算量很大,而且如果对查找圆的半径不加控制,不但运算量巨大,而且精度也不足,在输入噪声点不多的情况下,找圆效果远不如拟合找圆:为了提高找圆精度,相比拟合法,需要提供更多的参数加以控制,参数要

原文链接: http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=34096   找圆算法((HoughCircles)总结与优化 Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法,HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来,各有优势:优势:HoughCircle对噪声点不怎么敏感,并且可以在同一个图中找出多个圆:反观拟合圆算法,单纯的拟合结果容易受噪声点的影响,且不支持一个输入中找多个圆 缺点:原始的Hough变换找圆,计算量

http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=34096  Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法,HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来,各有优势:优势:HoughCircle对噪声点不怎么敏感,并且可以在同一个图中找出多个圆:反观拟合圆算法,单纯的拟合结果容易受噪声点的影响,且不支持一个输入中找多个圆缺点:原始的Hough变换找圆,计算量很大,而且如果对查找圆的半径不加控制,不但运算量巨大,而且精度也不

OpenCVSharp是OpenCV的.NET wrapper,是一名日本工程师开发的,项目地址为:https://github.com/shimat/opencvsharp. 该源码是 BSD开放协议,BSD开源协议是一个给于使用者很大自由的协议.基本上使用者可以”为所欲为”,可以自由的使用,修改源代码,也可以将修改后的代码作为开源或者专有软件再发布或商业化销售. 1.OpenCVSharp的下载 可以直接从上面的github上下载源码,自行编译引用: 也可用vs中的nuget包管理器下载:

引言 二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析,其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备,经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息. 这里顺带提下边缘检测,和轮廓提取的区别: 边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈(即梯度变化比较大)像素点,偏向于图像中像素点的变化.如canny边缘检测,结果通常保存在和源图片一样尺寸和类型的边缘图中. 轮廓检测指检测图像中的对象边界,更偏向于关注上层语义对象.如OpenCV中的findContours()函数, 它会得到每一个轮廓

1.OpenCV4环境搭建 VS2017新建一个控制台项目 配置包含目录 配置库目录 配置链接器 配置环境变量 重新启动VS2017 2.第一个图像显示程序 main.cpp #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/images

处理流程:快速二值化(区域)->获取区域边缘->截取边缘->膨胀边缘区域(定位)->定位区域进行边缘检测->边缘分割:线和圆->选择属性为圆的弧->拟合圆 *读取图像 read_image (Image, 'double_circle') dev_close_window () get_image_size (Image, Width, Height) dev_open_window (, , Width, Height, 'black', WindowHandl

目录: (一)霍夫圆检测原理 (二)代码实现 (一)霍夫圆检测原理 (二)代码实现 1 #霍夫圆检测 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 5 def detect_circles_demo(image): 6 dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, 10, 100) #边缘保留滤波EPF 7 cimage = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_RGB2GRAY) 8 circles = cv.H

Classification is one of the major problems that we solve while working on standard business problems across industries. In this article we’ll be discussing the major three of the many techniques used for the same, Logistic Regression, Decision Trees

//根据轮廓的圆的特性进行选择     vector<VP> selectShapeCircularity(Mat src,Mat& draw,vector<VP> contours,float minvalue,float maxvalue){         vector<VP> result_contours;         draw = Mat::zeros(src.rows,src.cols,CV_8UC3);         for (int i=

halcon中什么是xld? xld(eXtended Line Descriptions) 扩展的线性描述,它不是基于像素的,人们称它是亚像素,只不过比像素更精确罢了,可以精确到像素内部的一种描述. 而image和region这些数据结构都是像素级别的. 亚像素精度数据可以通过亚像素阈值分割或者亚像素边缘提取来获得,这些处理得到的结果就是用亚像素轮廓来表示. 上面提到的亚像素轮廓其实在halcon中指的就是xld,它可以表示直线或多边形,是一组有序的控制点集合,控制点顺序用来说明彼此相连的关系

 Grassfire算法: 一.概念 这个算法是做图像处理的抽骨架处理,目的是求出图像的骨架,可以想象一片与物体形状相同的草,沿其外围各点同时点火.当火势向内蔓延,向前推进的火线相遇处各点的轨迹就是中轴. 一个与细化有关的运算是抽骨架,也称为中轴变换(Medialaxis transform)或焚烧草地技术(grass-fire technigue).中轴是所有与物体在两个或更多非邻接边界点处相切的圆心的轨迹.但抽骨架很少通过在物体内拟合圆来实现.    概念上,中轴可设想成按如下方式形成.想象