基于广义霍夫变换的定位检测（一）

最新推荐文章于 2021-01-13 14:07:54 发布
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#OpenCV #模式识别

本文探讨了处理图像旋转及尺度变化的技术方法，并通过实例展示了解决方案的效果。后期将详细分享具体实现过程及代码。
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再来个干扰的。

克服旋转，尺度变化

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广义霍夫变换
qq_39408032的博客
01-06 500
GHT R-table 建立 1、对模板进行求导 2、canny边缘检测 3、y方向导数与x方向导数求解梯度方向phi 4、放置参考点一般是中心点 针对边缘点的梯度方向进行一个维度建立表格 利用梯度维度将相同梯度下的边缘点与参考点的偏移向量分别存储。（参考点指向边缘点） search with R-table（VOTE） 其中12步与上阶段12步相同。 vote 前提已经进行相同的求导过程以及边缘检测过程 遍历经过处理后的边缘点，对每个边缘点查询R表，查询到与之符合的梯度行。 在该梯度行中，将边缘点
【视觉算法】广义霍夫变换在三维物体识别中的改进和应用学习
ciderpark
04-29 2558
前两篇文章，学习了经典霍夫变换和广义霍夫变换，我们对霍夫变换的原理和整个过程有了较为清楚的认知。这篇文章主要学习广义霍夫变换在三维物体识别中的改进和应用。 首先思考一个问题，如果直接将广义霍夫变换应用在三维场景下的物体识别中会怎么样？ 先确定未知参数的个数，由基本的三维物体识别和姿态估计知识，六个自由度，包括三个方向的角度和位移，即6个未知参数；直接应用(这里，以特征点的法线方向替代梯度方向[1]...
广义霍夫变换：使用广义霍夫变换在灰度图像中查找二值图像中给定的模板/形状-matlab开发
05-30
广义霍夫变换在灰度图像中查找模板/形状 Itm 正在使用泛化霍夫变换 使用广义霍夫变换在灰度图像（是灰度图像）中找到模板/形状二值图像（在二值图像Itm中给出） 是灰度图片是模板Itm应该找到 Itm 是模板的布尔边缘图像，边缘标记为 返回给出最佳匹配的 x,y 位置坐标 同时返回该点的得分（匹配点数） %x,y 是图像 Is 中的坐标，其中图像 Itm (1,1) 的左上边缘应定位以提供最佳匹配
图像识别 广义霍夫变换
01-29
在图像识别领域中 识别特定非规则形状时用到的广义霍夫变换 是识别规则形状的霍夫变换的拓展 本文是此技术的论文原文 有助于理解这个技术
基于Hough变换的人眼虹膜定位方法
05-02
虹膜是位于瞳孔和巩膜之间，可以用其对人进行身份鉴定。本文利用Hough方法将虹膜从人眼照片中分割出来，对虹膜识别进行的预处理步骤。里面含有可运行的matlab程序。
广义霍夫变换的MATLAB源码
11-23
mathwork上的有关广义霍夫变换学习的代码，其中的输入变量需要自己更改。
广义霍夫变换 GHT matlab代码
10-29
广义霍夫变换 GHT 广义哈夫变换 matlab代码 带测试图片 主函数 GHT单个函数
医学图像中基于判别广义霍夫变换的目标定位方法研究与应用
最新发布
01-05
内容概要：本文提出了判别广义霍夫变换（DGHT）作为高效可靠的医学图像对象定位手段。通过将经典广义霍夫变换（GHT）与机器学习的判别训练技术相结合，在模型点上引入权重并通过迭代优化，DGHT能够在训练数据中捕捉...
基于重要性采样的广义霍夫变换算法.docx
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本文提出了一种基于重要性采样的广义霍夫变换算法（ISGHT），借鉴了视频目标跟踪的思想，通过选择具有显著性的边缘点作为采样样本，利用相似性计算权重，并更新粒子区域，以实现更精确的目标定位。该算法主要包括...
基于广义霍夫变换的灰度图像模板匹配方法
综上所述，该MATLAB工具包提供了一套完整的基于广义霍夫变换的形状匹配解决方案，融合了边缘检测、特征建模、空间投票与坐标定位等多项核心技术，具备良好的实用性与可扩展性。它不仅可用于学术研究中的算法验证，也...
基于广义霍夫变换的图像模板匹配方法
广义霍夫变换（Generalized Hough Transform, GHT）是一种在计算机视觉和图像处理领域中广泛使用的形状匹配与目标检测技术，其核心思想是通过将图像中的边缘特征映射到参数空间，从而实现对特定模板或形状的定位。...
广义霍夫变换-python代码
08-16
基于python的广义霍夫变换代码，本代码对每个点进行了投票，若想加快速度可以先提取sift特征再对sift特征点进行投票
霍夫变换相关资料及MATLAB代码实现
12-07
霍夫变换的英文论文以及在MATLAB基础上的代码实现。m文件。
广义霍夫变换：使用广义霍夫变换在图像（Is）中寻找模板（Itm）。-matlab开发
06-01
广义霍夫变换： 使用广义霍夫变换在图像 (Is) 中找到模板 (Itm)。 返回模板最佳匹配的位置和匹配的分数。 显示带有标记的模板（最佳匹配）的图像 (Is)。 输入： 1)是：应在其中找到模板的灰度图像。 2) Itm：模板二进制图像。 模板大小和图像中要识别的对象必须相同。 对于即使模板大小与图像中对象大小不同的识别图像中模板的类似功能（扫描各种大小的模板）参见：“具有可变图像与模板大小比率的广义霍夫变换” .
广义霍夫变换的详细介绍
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基于MATLAB实现的广义霍夫变换提取不规则不提边缘的方法+使用说明文档.rar
05-23
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01-13 1298
广义霍夫变换就是利用霍夫变换的基本原理进行了推广，用来寻找任意闭合几何图形，这里主要是记录一下找到的资源 模板图像为以下两个，一个是菱形一个是S形： import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from collections import defaultdict from scipy.misc import imread from skimage.feature import canny from scipy.ndim
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广义霍夫变换(GHT)，是霍夫变换的改进，其可以检测任意形状。原理图如下：x = xc + x′ or xc = x − x′    y = yc + y′ or yc = y − y′cos(π − α) =y′/r or y′ = rcos(π − α) = −rsin(α)sin(π − α) =x′/r or x′ = rsin(π − α) = −rcos(α)结合上面得到xc = x ...
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