Advertisement

利用OpenCV 3.0进行同心圆检测。

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

简介：
通过对OpenCV 3.0内置函数 HoughCircles() 的优化运用，该工程成功地完成了同心圆的精准检测。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用OpenCV3.0进行同心圆检测
    优质
    本文介绍了如何使用OpenCV 3.0库进行图像处理和分析，详细讲解了通过Python编程实现自动识别与定位图像中的同心圆结构的方法。 该工程通过改进OpenCV3.0自带的HoughCircles()函数的使用方法，实现了同心圆的检测。
     
  • 利用OpenCV进行圆形检测
    优质
    本教程介绍如何使用OpenCV库在图像中自动识别和标记圆形物体，涵盖基本的图像处理技术和霍夫变换的应用。 基于OpenCV的圆形识别采用了霍夫变换方法，希望对您有所帮助。
     
  • 利用Halcon进行图像中圆形检测及圆心定位
    优质
    本项目采用Halcon软件，探讨并实现了一种高效的图像处理方法，专注于自动识别和精确定位图像中的圆形物体及其中心点。通过一系列算法优化，提高了检测精度与速度，在工业自动化、机器人视觉等领域具有广泛应用前景。 dev_update_window (off) dev_close_window () 打开一个原点（左上角）在（0,0），宽高均为512像素的黑色背景图形窗口。 dev_open_window (0, 0, 512, 512, black, WindowID) 读取图像 read_image (Image, C:/Users/PC/Desktop/20210918211500906.png) 显示图像 dev_display (Image) 设置字体大小为22，使用单色字体，并开启文本抗锯齿功能。 set_display_font (WindowID, 22, mono, true, false) 在窗口中持续显示消息直到用户点击继续按钮。 disp_continue_message (WindowID, black, true) stop () 对图像进行二值化处理 threshold (Image, Bright, 90, 255) 计算并绘制最小外接矩形 shape_trans (Bright, rigontran, rectangle2) 设置显示颜色为绿色 dev_set_color (green)
     
  • 利用OpenCV进行车辆检测
    优质
    本项目运用OpenCV库开发车辆检测系统，通过图像处理技术识别并跟踪视频中的汽车等交通工具，适用于智能交通管理和自动驾驶领域。 由于找不到能运行的程序，我自行开发了一个基于VS2013和OpenCV3的车辆检测项目。该项目包含可以直接运行的代码、两个模型以及测试视频和图片（请注意，版本更新后可能无法保证兼容性）。如果您有任何建议或发现本项目对您有帮助，请给予评价和支持。同时希望各位如果有相关资源能够积极分享，共同交流才能促进彼此的进步。谢谢大家的支持与合作。
     
  • 利用OPENCV进行烟雾检测
    优质
    本项目旨在开发一种基于OpenCV的烟雾检测系统，通过图像处理技术识别视频流中的烟雾迹象，以实现早期火灾预警。 本程序是基于OpenCV的烟雾检测程序，简单易用，并附有测试视频。
     
  • 利用OpenCV进行人脸检测
    优质
    本项目介绍如何使用开源计算机视觉库OpenCV实现自动人脸识别与追踪功能，适用于开发智能监控、人机交互等应用。 这是一个使用VS2010和OpenCV 2.4.9开发的人脸检测程序，是一个MFC多文档应用程序。它利用级联的Haar分类器来寻找并识别目标人脸。该程序可以直接运行，并且图片放置在工程所在的文件夹下。用户可以通过菜单“文件”->“打开”选择要处理的图像，然后点击菜单中的“人脸检测”，即可进行人脸识别操作。
     
  • OpenCV中cvHoughCircle的同心圆检测完整程序
    优质
    本篇教程提供了一个使用OpenCV库中的cvHoughCircle函数进行图像处理、检测图像中同心圆的完整C++代码示例。通过逐步解析，帮助读者掌握从加载图片到绘制检测结果的整个过程。适合计算机视觉和模式识别领域的学习者参考实践。 cvHoughCircle在检测单个圆时效果良好，但在处理同心圆的情况下表现不佳。为此，本程序进行了一些改进，以提高对同心圆的检测效果。
     
  • 圆形同心圈检测
    优质
    简介：本项目专注于开发高效算法和软件工具，用于自动化识别与分析图像中的圆形同心圈结构，广泛应用于工业检测、医学影像等领域。 通过霍夫变换实现同心圆检测，并输出同心圆的坐标和半径。
     
  • 利用C++和OpenCV进行直线与圆检测的实现.zip
    优质
    本项目旨在通过C++结合OpenCV库来实现图像中直线和圆形物体的有效识别。包含源代码及详细注释，适合初学者学习计算机视觉处理技术。 资源包含文件：设计报告word+源码及可执行exe文件。 功能要求： 输入一张彩色图像后能够检测出其中的直线和圆。 - 直线检测采用Hough变换方法，通过将直角坐标系下的(x, y)映射到极坐标系下的(ρ, θ)，并构建以ρ和θ为轴的Hough空间来进行识别。 - 圆检测同样使用Hough变换技术。确定一个圆需要三个参数：两个用于定义圆心的位置，另一个则用来设定半径。 开发环境： 采用C++与OpenCV 4.5.0库，在Visual Studio 2019平台上进行Debug x64模式下的编程实现。