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OpenCV利用霍夫变换，对圆形物体进行识别和追踪。

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简介：
通过运用霍夫变换技术，成功地在一段较短的足球视频片段中完成了对足球的精确识别与实时跟踪，并对追踪到的足球画面进行了帧按帧的截屏保存。该资源包含了可直接运行的完整代码以及相应的视频文件，所适用的运行环境为Visual Studio 2010和OpenCV 2.4.9（同时也能兼容Visual Studio 2012）。此项目是图像处理课程老师布置的一个实践课题，若有同学或朋友需要参考，可以自由下载使用。

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  • 基于霍夫变换的OpenCV圆形物体识别与跟踪方法
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    本研究提出了一种利用OpenCV库中的霍夫变换技术来实现对图像中圆形物体的有效识别和实时跟踪的方法。 利用霍夫变换实现了在一小段足球视频中对足球的识别和跟踪，并将追踪到的足球画面截屏按帧保存。项目包含完整的代码和相关视频文件，在VS2010与OpenCV2.4.9环境下可以运行（也可使用VS2012）。这是图像处理课程老师布置的一个课题，如果有需要的话可以下载参考。
     
  • 利用霍夫变换进行圆形检测
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    本研究探讨了如何运用霍夫变换技术有效识别和定位图像中的圆形物体，展示了该方法在模式识别领域的应用价值。 基于霍夫变换的圆形检测MATLAB实现代码可用于简单的圆形检测和识别。
     
  • 基于霍夫变换的圆检测：MATLAB中利用霍夫变换识别图像中的圆。
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    本项目介绍在MATLAB环境下使用霍夫变换进行图像中圆形物体自动检测的方法与步骤，适用于计算机视觉和模式识别领域。 完整的算法步骤如下： 1. 读取图像。 2. 将图像转换为灰度图。 3. 检测边缘。 4. 定义累加器矩阵。 5. 使用半径值通过圆方程找到可能的圆心位置。 6. 在累加器矩阵中赋值以记录每个潜在圆心的位置和强度信息。 7. 寻找峰值，即确定最有可能的圆心位置。 8. 在原始彩色图像上绘制检测到的圆形。
     
  • Python+OpenCV实现图片中圆形的识别(霍夫变换详解)
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    本篇文章详细介绍了如何使用Python和OpenCV库通过霍夫变换技术来检测图像中的圆形物体。文中不仅提供了具体的代码示例，还深入解析了霍夫变换的工作原理及其在计算机视觉领域的广泛应用。非常适合对图像处理感兴趣的初学者阅读学习。 在霍夫圆变换中涉及的几个参数包括：dp、minDist以及param1。 - dp 参数用于确定检测到圆心位置的累加器图像分辨率与输入图像之间的比例关系，其值决定了创建一个比原始输入图像更低分辨率的累加器大小。例如，当dp=1时，表示累加器和原图尺寸一致；而若设置为2，则意味着生成的新累加器会是原图的一半宽度和一半高度。 - minDist 参数是指霍夫变换过程中检测到的不同圆心之间的最小距离阈值。如果此参数设定过小，可能会导致相邻的多个圆形被误认为是一个重叠的大圆；反之，若该参数设置过大，则可能导致一些较小或者较远间隔的小圈未能被正确识别出来。 - param1 参数默认为100，具体含义在文档中未明确说明其用途。
     
  • 利用Python3和OpenCV进行视频物体追踪的方法
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    本篇文章介绍了如何使用Python 3结合OpenCV库实现视频中的目标追踪。通过简单易懂的方式解析了相关技术和代码实现，适合对计算机视觉感兴趣的初学者深入学习。 OpenCV 是一个基于 BSD 许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以在 Linux、Windows、Android 和 Mac OS 等多种操作系统上运行。它轻量级且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，并提供了 Python、Ruby、MATLAB 等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV 用 C++ 编写，其主要接口也是 C++，但依然保留了大量的 C 接口。该库还为 Python、Java 和 MATLAB/OCTAVE（版本2.5）提供了丰富的接口支持。这些语言的 API 函数可以通过在线文档获取信息。目前也提供对于C#、Ch和Ruby的支持。
     
  • 利用Python3和OpenCV进行视频物体追踪的方法
    优质
    本文章介绍如何使用Python3及OpenCV库实现视频中的物体跟踪技术，适合对计算机视觉感兴趣的开发者阅读与实践。 OpenCV是一个基于BSD许可的跨平台计算机视觉库，在Linux、Windows、Android和Mac OS等多种操作系统上均可运行。本段落主要介绍了如何使用OpenCV与Python3实现视频中的物体追踪，供有兴趣的朋友参考。
     
  • 利用OpenCV进行运动物体识别
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    本项目采用OpenCV库实现对视频中运动物体的有效识别和跟踪，通过背景减除、帧差法等技术手段检测出场景中的移动目标。 基于OpenCV的运动物体识别源码能够识别手势等多种运动趋势，并且是用C++编写的。
     
  • 基于霍夫圆变换的虹膜内外圆检测与识别（Python+OpenCV）
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    本项目采用Python结合OpenCV库中的霍夫圆变换算法实现虹膜图像的内外边界精准定位和识别。 霍夫圆变换用于检测和识别虹膜的内外圆形边界。
     
  • 利用霍夫变换进行虹膜定位
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    本文介绍了一种基于霍夫变换技术的高效虹膜定位方法，该方法能够准确快速地在复杂背景下找到虹膜的位置。 利用Hough变换，在Matlab环境中结合Canny算子对图像进行边缘检测，并基于Hough变换实现虹膜定位。
     
  • 基于霍夫变换的椭圆和圆形检测（MATLAB）
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    本研究利用MATLAB编程环境，采用霍夫变换技术实现对图像中的椭圆与圆形进行精确检测。 在MATLAB中实现霍夫变换以检测椭圆，并可根据此方法推导出圆的检测以及直线的检测。