工业相机拍摄的图像中,由于摄像质量的限制,图像中的直线经过处理后,会表现出比较严重的锯齿.在这种情况下求取直线的倾角(其实就是直线的斜率),如果是直接选取直线的开始点和结束点来计算,或是用opencv自带的哈夫曼直线方法,都会引起较大的角度偏差,一般会达到好几度.误差这么大,显然达不到工控要求.后来尝试采取直线点集做最小二乘拟合,误差缩小到0.5以下.以下是算法的代码: //最小二乘拟合计算直线的倾角 int pointCount = pointVect.size(); if (pointCou

                           [blog算法原理]Opencv中直线的表示方法  一.问题的提出:​          在实际项目编写过程中,需要对直线(Line)进行特定的处理.在以前的项目设计实现中,直线(Line)多是用来绘图使用的,而不是用来进行分析的.   经过较为仔细地研究Opencv提供的相关内容,感觉这个问题很有搞头,所以分离出来研究.先看refman           可以看到,opencv自己提供的3种直线寻找的函数,最后得到的表示line的数据结构

 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

实现目的:有一系列的点,需要拟合出一条直线. cv::fitLine()的具体调用形式如下: void cv::fitLine( cv::InputArray points, // 二维点的数组或vector cv::OutputArray line, // 输出直线,Vec4f (2d)或Vec6f (3d)的vector int distType, // 距离类型 double param, // 距离参数 double reps, // 径向的精度参数 表示直线到原点距离的精度,建议取 0

问题描述 寻找英语试卷填空题的下划线,这个对后期的切图与自动 识别都比较重要. 解决思路 方法: 通过图像形态学操作来寻找直线,霍夫获取位置信息与显示. #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; #define IMAGE_PATH "D:/case3.png" ; ; con

http://blog.csdn.net/guduruyu/article/details/72866144 最小二乘法多项式曲线拟合,是常见的曲线拟合方法,有着广泛的应用,这里在借鉴最小二乘多项式曲线拟合原理与实现的原理的基础上,介绍如何在OpenCV来实现基于最小二乘的多项式曲线拟合.   概念 最小二乘法多项式曲线拟合,根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点,而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x). 原理 给定数据点pi(xi,yi),其中i=1,2,…,m.求近似曲线y

霍夫直线变换介绍 Hough Line Transform用来做直线检测 前提条件 – 边缘检测已经完成 平面空间到极坐标空间转换 对于任意一条直线上的所有点来说,变换到极坐标中,从[0~360]空间,可以得到r的大小 属于同一条直线上点在极坐标空(r, theta)必然在一个点上有最强的信号出现,根据此反算到平面坐标中就可以得到直线上各点的像素坐标.从而得到直线. 标准的霍夫变换 cv::HoughLines从平面坐标转换到霍夫空间,最终输出是 表示极坐标空间 霍夫变换直线概率 cv::Hou

首先导入我们所需要的库: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt 自定义显示图像的函数: def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() 创建一张黑色的画布并展示出来: image=np.zeros((,,),dtype='uint8')show(image)#果然显示出来的是黑色的图片 #画线(直线) green=(,,) cv2.li

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np #-----------------霍夫变换--------------------- #前提条件: 边缘检测完成 def line_detection(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) lines = cv.H

一.引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效.Hough变换和Radon相似,其抗干扰能力比较强,但是运算量大,程序执行慢,其改进方法为:我们可以不对整幅图像进行操作,可以在图像中选取一块(必须含有一条与倾角有关的直线)进行操作,从而减小运算量.这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精度为1度.它们的优点是可以计算有断点的直线的倾角.最小二乘法的优点就是运算量小,但是其抗干扰能力比较差,容易受到噪声的影响.两点法虽然理论简单,但由于采样点比较多而且这些点服从随机分布

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

任务:用c++在图片上画线 之前用过python的opencv,所以直接想到了用c++的opencv来画线. 但关键就是VS中如何配置c++ opencv库的问题: vs中opencv库的配置:https://www.cnblogs.com/linshuhe/p/5764394.html 1.创建工程: 可以创建控制台工程也可以创建空工程. 2.打开解决方案资源管理器和属性管理器 打开解决方案资源管理器:视图>>解决方案资源管理器 打开属性管理器:视图>>其他窗口>>属

可以使用opencv绘制 直线.圆.方形.椭圆等基本图形. 示例代码: #include <opencv.hpp> using namespace cv; int main() { // ----------------- 画椭圆 -----------------// Mat img(Size(, ), CV_8UC3, Scalar::all()); // 新建一个白色画布 //double angle = 0; // 旋转角度为0° //int thickness = 2; // 线宽为

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

C2 首先用并查集维护\(1\)的连通块,然后用另外一个并查集维护第\(i\)行中,第\(j\)列之后的第一个\(0\)的位置,就是如果当前位置是\(1\)那么它的父亲是它右边的格子,否则是它自己. 时间复杂度\(O(nm\log m+nq)\). #include<bits/stdc++.h> #define Rint register int using namespace std; const int N = 1003, d[2][4] = {{0, 1, 0, -1}, {1, 0,

一.前言 乱序拼图验证是一种较少见的验证码防御,市面上更多的是拖动滑块,被完美攻克的有不少,都在行为轨迹上下足了功夫,本文不讨论轨迹模拟范畴,就只针对拼图还原进行研究. 找一个市面比较普及的顶像乱序拼图进行验证,它号称的防御能力4星,用户体验3星,通过研究发现,它的还原程度相当高,思路也很简单,下面一步步的讲解还原过程. 二.环境准备 1.依赖 采集模拟 selenium 特征匹配 python+opencv 2.安装环境 !pip install setuptools !pip install

转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5486234.html 参考网址: http://blog.csdn.net/thefutureisour/article/details/7599537 Mat img(, , CV_8UC1, Scalar()); std::vector<Point2f> points; points.push_back(Point2f(10.5, 10.2)); points.push_back(Point2f

一.FitLine()函数原型 CV_EXPORTS_W void fitLine( InputArray points, // 待输入点集(一般为二维数组或vector点集) OutputArray line, // 输出点集(一个是方向向量,另一个是拟合直线上的点)(Vec4f(2d)或Vec6f(3d)的vector) int distType, // 距离类型 double param, // 距离参数 double reps, // 径向的精度参数 double aeps ); //

opencv直线检测在c#.Android和ios下的实现方法 本文为作者原创,未经允许,不得转载 :原文由作者发表在博客园:http://www.cnblogs.com/panxiaochun/p/5512142.html c#实现方法 LineSegment2D[][] lines = rgbRect.HoughLines(10, 150, 10, (Math.PI), 10, 0, 50); for (int i = 0; i < lines[0].Length; i++) { rgbIm

基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征,而线条.轮廓.块往往是最能体现特征的几个元素,这篇文章就针对于这几个重要的图像特征,研究它们在OpenCV中的用法,以及做一些简单的基础应用. 一.Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测,并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致,而soble边缘检测是基于单一阈值的,我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题.而canny算子则很好的弥补了这一不足,从目前看来,canny边缘检测在