Advertisement

OpenCV用于图像中直线的检测。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
为了方便读者,本文详细地阐述了OpenCV在图像直线检测方面的应用,并相信其提供的资料将对相关研究和实践具有一定的借鉴意义。如果您对该主题感兴趣,欢迎进一步查阅相关信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • (三) OpenCV处理之线(_02)
    优质
    本篇文章介绍了如何使用OpenCV库进行图像处理中的直线检测。通过讲解具体的函数和方法,帮助读者掌握直线检测的技术应用。 直接使用霍夫直线检测效果不佳;通过图像形态学操作来寻找直线,并利用霍夫变换获取位置信息与显示。 ```cpp #include #include using namespace std; using namespace cv; Mat src, temp_ROI, dst; int threshold_value = 128; void DetectLine(int,void*); // 霍夫直线检测函数 void MorphShapes_Hough(int, void*); // 形态学+霍夫直线检测 int main(int argc, char** argv) { src = imread(../path); if (!src.data) { cout << 读取图像错误! << endl; return -1; } namedWindow(原始图像, WINDOW_AUTOSIZE); imshow(原始图像, src); DetectLine(0, 0); // 调用霍夫直线检测函数 MorphShapes_Hough(0, 0); // 形态学+霍夫直线检测 waitKey(); return 0; } ```
  • 文档校正及线OpenCV与实现
    优质
    本文探讨了使用OpenCV库进行文档图像校正和直线检测的技术方法,并提供了具体的应用实例和实现步骤。 文档图像校正使用OpenCV进行直线检测并生成校正后的图像。
  • Python结合OpenCV进行处理——线实现
    优质
    本文章介绍了如何使用Python编程语言和OpenCV库来进行图像中的直线检测。通过一系列步骤讲解了直线检测的基本原理和技术实现方法,帮助读者掌握利用计算机视觉技术分析图片中线条特征的能力。 霍夫变换(Hough Transform)是图像处理技术中用于识别几何形状的一种基本方法,应用广泛,并且有许多改进算法。其主要功能是从图像中分离出具有特定特征的几何图形,例如直线或圆形等。最基本的霍夫变换是在黑白图像上检测直线。 霍夫变换的基本原理是将图像中的点映射到参数空间中的一组坐标上,通过计算这些点在参数空间上的累积值来确定一个极大值对应的解,从而找到待识别几何形状的参数(例如对于直线来说就是斜率k和截距b,而对于圆形则是圆心位置和半径)。 霍夫线变换是一种专门用于寻找图像中直线的方法。使用霍夫线变换前需要先对图像进行边缘检测处理,以提取出清晰的线条特征作为后续分析的基础。
  • [ MATLAB ] 数字处理线
    优质
    本教程介绍在MATLAB环境中利用Hough变换进行数字图像中直线检测的方法与实现技巧。适合初学者入门学习。 数字图像处理课程第七次作业的代码包括索贝尔(Sobel)+霍夫(Hough)、拉普拉斯(Laplace)+霍夫以及坎尼(Canny)+霍夫三种方法。参考课本为冈萨雷斯《数字图像处理》英文第三版。
  • 】利LSD线MATLAB源代码.md
    优质
    本Markdown文档提供了基于LSD(Line Segment Detector)算法进行直线检测的MATLAB源代码,适用于计算机视觉与图像处理领域的研究和应用开发。 【图像检测】基于LSD直线检测matlab源码 本段落档提供了使用LSD(Line Segment Detector)算法进行直线检测的Matlab代码示例。通过该方法可以高效地从复杂背景中提取出显著的线段特征,适用于多种计算机视觉任务如场景理解、物体识别等。
  • MATLAB——线提取.docx
    优质
    本文档探讨了利用MATLAB进行图像处理中的直线检测技术。通过算法实现自动识别和提取图像中的直线特征,为后续分析提供基础数据支持。 利用MATLAB进行图像检测--直线提取 本段落档将介绍如何使用MATLAB来执行图像中的直线检测任务。我们将探讨相关的算法和技术,并提供详细的代码示例以帮助读者理解和实现这些技术。 文档内容可能包括但不限于以下方面: - 图像预处理:为了提高后续步骤的准确性,需要对原始输入进行适当的调整。 - 边缘检测:该过程用于识别并提取图像中的边界信息。 - Hough变换:这是直线检测中常用的算法之一,能够有效地从边缘点集合中找出可能存在的直线。 通过本教程的学习,读者将掌握使用MATLAB工具包来进行复杂图像处理任务的能力。
  • OpenCV进行线方法
    优质
    本简介探讨了使用OpenCV库实现图像中直线检测的技术方法,包括边缘检测、霍夫变换等核心步骤。 本段落详细介绍了使用OpenCV进行图像直线检测的相关资料,并具有一定的参考价值。有兴趣的读者可以查阅相关文献进一步了解。
  • OpenCV线算法实现
    优质
    本项目旨在通过OpenCV库实现直线检测算法,采用Hough变换等技术识别图像中的直线特征,适用于机器人视觉、自动驾驶等领域。 上一篇博文介绍了图像的Canny边缘检测方法,本段落主要介绍如何使用概率霍夫变换来检测直线,并调用HoughLinesP()函数进行操作。下面提供代码示例以及直线检测的效果图: 1. 代码部分: ```cpp // Detect_Lines.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 #include #include using namespace std; using namespace cv; void drawDetectLines(Mat& image, const vector& lines) { // 在这里添加绘制直线的具体代码逻辑 } ``` 这段示例展示了如何通过概率霍夫变换来检测图像中的直线,并提供了初步的函数定义用于处理和显示这些线。
  • Hough变换线-Matlab代码LineExtr:线提取
    优质
    LineExtr是一款基于Matlab实现的Hough变换算法工具,专门用于从复杂背景中精确提取图像中的直线段。通过调整参数可优化不同场景下的直线检测效果。 霍夫变换用于检测直线的MATLAB代码基于线支持区域的概念(Burns86),该方法首先识别包含具有相似梯度方向的连接像素的区域,然后根据线条的方向和中心位置推断这些区域的位置。主要区别在于我们使用结构张量来估计线条的方向,并利用霍夫变换确定其中心位置,这种方法计算速度快且对噪声有较强的鲁棒性。此算法在J.Yuan和AMCheriyadat的研究中有所应用,他们在不同空中场景下的建筑物计数研究(ACMSIGSPATIALGIS, 2014)。 初始设置:要运行代码,请确保您的MATLAB安装了图像处理工具箱,并且已经正确配置了mex环境。在matlab提示符下输入`mex-setup`即可完成配置。 用法: - 在命令行中编译C文件,这只需执行一次: `mex RgGrw.c` - 运行代码以从提供的测试图像中提取线条 ``` img = imread(./test.png); LineList = LineExtr(img,20,1); ```
  • OpenCV霍夫变换线详解
    优质
    本文详细介绍在OpenCV库中使用霍夫变换进行直线检测的方法和步骤,帮助读者掌握图像处理中的关键算法。 霍夫变换(Hough Transform)的基本思想是:在平面直角坐标系(x-y)中,一条直线可以用方程y=ax+b表示。对于这条直线上任意一点(x0, y0),满足条件y0-ax0=b。这个关系可以转换为参数(a-b)平面上的一条直线。因此,在图像中的一个点对应于参数平面内的一条线,而图像中的一条直线则在参数空间表现为该平面内的一个交点。 基本的霍夫变换用于检测图像中的直线:在同一根直线上不同位置的像素映射到参数(a-b)平面上会形成一系列相交于同一点的线条。通过对整个图像的所有点进行霍夫变换,识别出这些线段在参数空间中交汇最多的位置即可确定原图中存在的直线。接着统计这些交叉点的数量,并选取票数超过设定阈值的那些作为最终检测结果中的有效直线。