相比C++而言,Python适合做原型.本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库,以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处.这篇文章介绍在Python中使用OpenCV的霍夫变换检测直线. 提示: 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文介绍在OpenCV-Python中使用霍夫变换检测直线的方法. 本文不介详细的理论知识,读者可从其他资料中获取相应的背景知识.笔者推荐清华大学出版社的<图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版) >. 霍夫变换 Hough变换是经典的检测直

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

/*------------------------------------------------------------------------------------------*\ This file contains material supporting chapter 7 of the cookbook: Computer Vision Programming using the OpenCV Library. by Robert Laganiere, Packt Publishi

 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

简介: 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,那么就会得到直线的斜率k与常熟b,圆就会得到圆心与半径等等) 3.霍夫线变

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编

使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能. 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中.这个任务会通过 VideoStream 类来完成. 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-learning-

参考大佬博文:blog.csdn.net/jia20003/article/details/7724530 lps-683.iteye.com/blog/2254368 openCV里有两个函数(比较常用)处理霍夫变换直线检测,有什么区别呢. CvHoughLine:是用于标准的霍夫变换方法 CvHoughLine2:可以使用三种霍夫变换的方法,分别是标准霍夫变换(SHT).多尺度标准霍夫变换(MSHT).累计概率霍夫变换(PPHT). 函数原型: CvSeq* cvHoughLines2( C

原文地址:http://python.jobbole.com/80448/ 假设我们要检测下图中的条形码: # load the image and convert it to grayscale 12 image = cv2.imread(args["image"]) 13 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 14 15 # compute the Scharr gradient magnitude representatio

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void hough_linesp_demo(); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/qq/tline.png"); //Mat src = imread("f:/images/qq/

目录: (一)原理 (二)代码(标准霍夫线变换,统计概率霍夫线变换) (一)原理 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,

霍夫变换——直线检测 考古debug,其实很久之前就解决的bug......一直忘记过来改文章....欸 =============================原文================================== 此处膜拜大神(学到很多):http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7724530 这个博客更了很多图像处理算法的底层实现解析,都很详细易懂,先mark ========================我是分割线

效果还是有点问题的,希望大家共同探讨一下 // FindRotation-angle.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // findContours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.h

年会签到,拍自己的大头照,有的人可能会拍成横向的,需要旋转,用人脸检测并修正它(图片). 1. 无脑检测步骤为: 1. opencv 读取图片,灰度转换 2. 使用CascadeClassifier()通过训练数据训练分类器 3. detectMultiScale()检测人脸 训练数据集下最基本的人脸haarcascade_frontalface_default.xml 2. 开始检测 1) 斜脸检测失败 用了一张逃避可耻但有用剧照,不知是gakki脸斜还是不清晰的缘故,face_cascade

参考OpenCV自带的例子,30行Python代码实现人脸检测,不得不说,Python这个语言的优势太明显了,几乎把所有复杂的细节都屏蔽了,虽然效率较差,不过在调用OpenCV的模块时,因为模块都是C语言编写,所以在效率上并不会比用C或者C++编写慢太多.本例子使用自带的级联分类器. #!/usr/bin/env python import cv2 ''' 想要学习Python?Python学习交流群:984632579满足你的需求,资料都已经上传群文件,可以自行下载! ''' def face

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 图像属性 图像属性包括行数,列数和通道数,图像数据类型,像素数等. 1. 形状:shape 图像的形状可以通过 shape 关键字进行获取,使用 shape 关键的后,获取的信息包括行数.列数.通道数的元祖. 需要注意的是,如果是灰度图片,只会返回图像的行数和列数,而彩色图片才会图像的行数.列数和通道数. 示例如

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

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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,

之前在linux下安装python和opencv及相关的库,都可以直接命令行操作.最近需要在windows下配置一下,查了一些资料,发现网上有很多关于python和opencv的配置,但由于不同版本问题,很多参考的通用性不好,描述说明比较简单,所有在这里整理了下步骤,希望能起到一些参考作用. 主要分为四部,顺序是先装python,后面面的步骤没有太严格的顺序.   1. 安装python2.7.x python.org官网下载python2.7.X 我用的是2.7.10(2.7.9以上版本自带p