Advertisement

图像处理实验：利用cv.fitEllipse()函数实现椭圆拟合

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

简介：
本实验通过Python OpenCV库中的cv.fitEllipse()函数对图像中物体进行椭圆拟合，旨在掌握基于轮廓检测与几何形状拟合的基本技能。 实验目的和要求是尝试使用 cv.fitEllipse() 函数对图像进行椭圆拟合，并对输入的 RGB 图片先转换为灰度图。原本计划将图片转化为二值图像后再进行边缘检测，但发现这样做会使阴影部分误判成新的边缘并丢失原有信息，因此直接在灰度图上进行了边缘检测，在此之前还加入了降噪处理。 具体来说，在边缘检测步骤中使用了 Sobel Kernel 滤波器来计算 x 和 y 方向的导数。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 图像处理实验：利用cv.fitEllipse()函数实现椭圆拟合
    优质
    本实验通过Python OpenCV库中的cv.fitEllipse()函数对图像中物体进行椭圆拟合，旨在掌握基于轮廓检测与几何形状拟合的基本技能。 实验目的和要求是尝试使用 cv.fitEllipse() 函数对图像进行椭圆拟合，并对输入的 RGB 图片先转换为灰度图。原本计划将图片转化为二值图像后再进行边缘检测，但发现这样做会使阴影部分误判成新的边缘并丢失原有信息，因此直接在灰度图上进行了边缘检测，在此之前还加入了降噪处理。 具体来说，在边缘检测步骤中使用了 Sobel Kernel 滤波器来计算 x 和 y 方向的导数。
     
  • Matlab中的椭圆拟合函数
    优质
    本简介介绍在MATLAB环境下实现椭圆拟合的各种方法和内置函数，帮助用户掌握如何通过编程语言进行曲线拟合操作。 function [varargout]=ellipsefit(x,y) ELLIPSEFIT 提供了一种稳定的直接最小二乘椭圆拟合方法。 [ Xc, Yc, A, B, Phi, P ] = ELLIPSEFIT( X, Y ) 找到能够最好地拟合给定数据点集的最小二乘椭圆。X 和 Y 至少需要包含五个数据点。Xc 和 Yc 分别是椭圆在 x 轴和 y 轴上的中心坐标，A 和 B 则代表椭圆的主要轴长和次要轴长；Phi 表示主要轴与 x 轴之间的夹角（以弧度为单位）。P 是一个向量，包含描述该椭圆形的一般二次曲线参数。
     
  • GetCenterPoint.zip_图像边缘拟合_椭圆拟合_获取中心点_椭圆提取
    优质
    本资源提供了一种从图像中检测和拟合椭圆形物体的方法，并精确计算其几何中心。通过边缘检测技术，能够有效识别并提取复杂背景下的椭圆形轮廓，适用于目标跟踪、模式识别等领域。 从一张图像中提取圆形的边缘，并得到一系列离散点来拟合椭圆。然后简单地去除噪声以获得椭圆中心坐标。
     
  • 利用MATLAB实现数字图像处理
    优质
    本课程专注于使用MATLAB软件进行数字图像处理技术的学习与实践，涵盖图像增强、滤波及特征提取等内容。 这是几个数字图像处理的程序实例，包括经典的傅立叶变换与反变换、图像增强（如中值滤波）。这些都是经典算法的具体实现。 [Image_enhancement] 数字图像增强处理是学习数字图像处理的一个好例子。 [android_examples] 学习Android时可以借鉴的一些简单示例 [Digital-Image-Processing] 经典的数字图像处理算法仿真，涵盖了傅里叶滤波及压缩、DCT高通和低通滤波、直方图均衡化、图像平滑与锐化以及模糊效果等，并且包含GUI图形界面。
     
  • C++在图像处理中的Hough直线、圆和椭圆检测算法实现
    优质
    本文探讨了利用C++编程语言实现图像处理中霍夫变换应用于直线、圆及椭圆检测的技术细节与实践方法。 Hough 变换是一种常用的图形检测算法。它通过在参数空间的累加器中搜索特定形状（如直线、圆或椭圆）的局部最大值来实现这一目标，广泛应用于图像处理领域。
     
  • MATLAB中的数学建模与椭圆拟合函数
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB环境中进行数学建模，并重点讲解了椭圆拟合函数的应用及其编程实现方法。 在数学建模过程中使用MATLAB的椭圆拟合函数来拟合椭圆的方法你了解吗？
     
  • 椭圆拟合(Matlab)
    优质
    简介：本资源提供了一套详细的Matlab代码和教程，用于在图像处理中进行椭圆检测与拟合，适用于科研及工程应用。 这是一个快速且非迭代的椭圆拟合算法。用法：A = EllipseDirectFit(XY)。 输入： - XY(n,2)数组代表n个点的坐标。 - x(i)=XY(i,1) - y(i)=XY(i,2) 输出： - A=[a b c d e f]，表示椭圆拟合系数向量。其方程为：ax^2 + bxy + cy^2 + dx + ey + f = 0。 其中A被归一化为||A||=1。 可以转换输出的几何参数（如半轴、中心等）的具体理论公式可以在相关文献或资源中找到。此椭圆拟合理论由以下文章提出： - A. W. Fitzgibbon, M. Pilu, R. B. Fisher Direct Least Squares Fitting of Ellipses IEEE Trans. PAMI, Vol. 21, pages 476-480 (1999) 作者称该方法为“直接椭圆拟合”。 此代码基于一个合适的数值稳定版本R.Halir和J.Flusser，仅将数据进行了中心化处理以进一步提高性能。 注意：拟合输出值为椭圆！即使点可以得到更好的近似双曲线的逼近效果，您依然会获得一个椭圆。
     
  • MATLAB中的数字图像处理：圆拟合代码
    优质
    本资源提供了一段用于在MATLAB环境中进行数字图像处理的圆拟合代码。通过该代码，用户可以方便地检测并拟合图片内的圆形对象，适用于多种应用场景，如机器视觉和工业检测等。 为了在图像中进行圆拟合，首先读取图像数据，然后将其二值化。接下来使用Canny边缘检测算子来识别边缘，并记录下这些数据。最后运用最小二乘法来进行处理。
     
  • 数字图像处理课程实验四：数字图像处理实验
    优质
    本实验为《数字图像处理》课程中的第四次实践环节，旨在通过上机操作加深学生对图像增强、变换和压缩等核心概念的理解与应用。 在本实验中，我们将深入探讨数字图像处理的基本概念和技术，这是该课程的重要组成部分之一。这门学科涉及图像获取、分析、理解和合成，在计算机科学、医学成像、生物识别、遥感以及多媒体等领域有着广泛应用。 本次实验可能涵盖以下关键知识点： 1. 图像基本操作： - 读取与显示：使用MATLAB或OpenCV等库，可以处理不同格式的图片（如BMP, JPEG, PNG）。 - 尺寸调整：学习如何改变图像分辨率，并理解像素大小对质量的影响。 - 颜色空间转换：从RGB到灰度或者反之，以及其他颜色空间之间的转换及其应用。 2. 图像滤波： - 平滑滤波：用于减少噪声，包括均值和高斯滤波等方法。 - 锐化滤波：增强图像边缘的清晰度，例如使用拉普拉斯算子、索贝尔算子及罗伯特十字形算子。 - 傅里叶变换：学习傅里叶域中的低通与高通滤波器在平滑和检测边界的运用。 3. 图像增强： - 对比度提升：通过线性或非线性方法改善对比度，如直方图均衡化技术的应用。 - 亮度调节：保持整体亮度不变的同时调整局部区域的明暗程度。 4. 图像分割： - 阈值分割：设定阈值将图像转换成二进制形式，适用于前景和背景差异明显的场景。 - 区域生长法：从种子像素开始按特定条件扩展形成目标区域的方法。 - 分割算法：例如Otsu的最优方法、K-means聚类及GrabCut等。 5. 特征提取： - 哈里斯角点检测：用于定位图像中的稳定特征点。 - SIFT（尺度不变特性变换）、SURF(加速稳健特征)和ORB (快速二进制关键点匹配): 这些方法常被用来进行物体识别及图片配准。 6. 图像几何转换： - 平移、旋转与缩放：学习如何在不同的坐标系统中执行这些操作。 - 投影变换：包括透视投影和平行投影的应用场景和效果。 - 镜头校正功能: 用于修正由于镜头畸变导致的图像变形。 通过实际应用上述技术并分析其结果，本实验旨在帮助学生掌握数字图像处理的基础原理，并提高编程技能。在操作过程中，请详细记录数据及观察到的变化，以便评估不同方法对最终效果的影响。这将有助于深入理解学科核心概念，为进一步的研究奠定坚实基础。