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C++在图像处理中的Hough直线、圆和椭圆检测算法实现

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简介:
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。

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  • C++Hough线
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    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。
  • 使用Hough变换Matlab代码
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    本代码利用霍夫变换算法,在MATLAB环境中实现对图像中椭圆形物体的自动识别与定位。适用于科研、工程等领域中需要进行形状检测的应用场景。 经过本人的修改后,该程序可以检测任何图中的椭圆,并且只需调整一个参数即可实现这一功能。具体的修改方法已在程序代码内详细说明。现在我上传了一个我已经运行过的版本,附带相应的示例图片以供参考。
  • OdetctCirclp.rar_opencv_opencv___opencv
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    本资源为OpenCV库在Python环境下进行椭圆检测的应用示例。通过提供的代码和文档,学习如何使用Hough变换识别图像中的椭圆形物体。适合计算机视觉初学者实践。 OpenCV实现的椭圆检测源代码非常简单易懂,适合学习。
  • 基于OpenCVHough
    优质
    本研究探讨了利用OpenCV库中的霍夫变换算法进行椭圆检测的方法,旨在提高复杂背景下的椭圆识别精度和速度。 一种改进的基于Hough变换的椭圆检测方法,能够识别图像中的多个椭圆。
  • 基于OpenCVHough
    优质
    本研究探讨了利用OpenCV库中的霍夫变换进行椭圆形物体自动检测的方法,旨在提高复杂背景下的椭圆识别精度与效率。 一种改进的基于霍夫变换的椭圆检测方法,能够识别图像中的多个椭圆。
  • Python_识别_
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    本项目介绍了一种基于Python实现的高效椭圆检测与识别算法,适用于图像处理和计算机视觉领域。 使用Python对LED图片中的椭圆进行检测,并将检测到的椭圆的坐标进行排序。
  • Find.rar_Opencv _opencv 识别__
    优质
    本项目通过OpenCV库实现图像中椭圆的自动检测与识别。利用Python编写代码,结合霍夫变换等技术准确找出图片中的椭圆形物体,并提供源码下载。 基于OpenCV的椭圆检测算法通过边界处理、轮廓识别和椭圆拟合来实现对图像中椭圆的检测。
  • 优质
    椭圆检测算法是一种在计算机视觉领域中用于识别和定位图像或视频帧内椭圆形物体的技术方法。这种技术广泛应用于工业检查、医学影像分析以及模式识别等领域,通过优化数学模型与迭代计算实现高效准确的椭圆轮廓提取。 对包含多种几何图形的图片进行边缘检测,并标记出椭圆。
  • ED_Lib: 边缘、线及低偏心(ED, EDColor, EDPF, EDCircles)
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    ED_Lib是一个专门针对图像处理设计的库,集成了边缘检测(ED)、彩色边缘检测(EDColor)、概率线段检测(EDPF)和圆形、低偏心椭圆识别等多种算法。该工具包旨在帮助开发者简化计算机视觉任务中的形状分析工作流程。 ED_Lib 是一个用于几何特征提取与验证的 EDGE 绘图库,支持边缘检测、边缘段检测、彩色边缘检测、线检测、线段检测、圆检测及椭圆检测等功能。 EDGE 算法是一种主动解决边缘检测问题的方法。与其他许多现有算法(如 Canny 边缘检测)采用减法方法不同,即在应用梯度滤镜后通过非最大抑制和滞后规则消除像素,ED 算法则采取加性策略:逐个选择边缘像素,因此得名 Edge Drawing。 接下来处理这些随机形状的边缘段以提取更高级别的特征,例如线条、圆或椭圆形。传统方法中从阈值梯度幅度里提取边缘像素的一种流行方式是非最大抑制法,它会检查每个像素是否在其梯度方向上具有最大的响应强度;如果没有,则该像素将被消除。 然而,这种方法不会考虑相邻像素的状态,可能导致低质量的边缘段(就连续性、平滑性和定位而言)。相比之下,ED 算法则通过最大化一组边缘像素中边缘段的整体梯度响应来工作。
  • 基于Hough变换(MATLAB)
    优质
    本研究利用MATLAB软件环境下的Hough变换算法进行椭圆检测,通过优化参数提高检测精度与效率,适用于图像处理中复杂背景下的目标识别。 自己经手的一个代码项目非常充实且内容详细,非常适合初学者学习使用。