AI笔记: 计算机视觉之基于Hough变换的直线检测

最新推荐文章于 2025-05-19 11:26:58 发布
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分类专栏： AI 文章标签： ai 计算机视觉 Hough变换 直线检测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Tyro_java/article/details/104609365
本文介绍了计算机视觉中如何使用Hough变换检测直线，详细解析了Hough变换的原理，包括参数空间的转换、直线与参数点的关系以及极坐标下的直线表示。同时，讨论了OpenCV中的实现方法，包括标准Hough变换和累计概率Hough变换，并通过示例展示了检测效果及可能存在的问题。

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为什么要检测直线

  • 直线是非常重要的几类图像特征
  • 人眼可以识别，计算机并不知道
  • 我们的任务是让计算机算出来这是一条直线：检测图像中的直线并输出对应的方程

Hough变换

  • 采用参数空间变换的方法，对噪声和不间断直线的检测具有鲁棒性
  • 核心思想：直线 y = k x + b y = kx + b
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Hough 检测直线
KUAILE123的专栏
11-19 1743
1、Hough变换 H ough变换是一种快速的形状匹配技术。经典的H ough变换适用于曲线形状可以用参数来描述、而曲线位置未知情况下的曲线检测。如下： 在笛卡儿坐标系中, 直线可以用斜截方程y = kx + b 表示。考虑同一直线上的两点( x i, yi ) 和( xj, yj ), 满足yi = kx i+ b 和yj = kxj + b, 映射到参数空间后的两条正弦曲线Q=x i c
【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】05 Hough 霍夫变换
weixin_44184852的博客
02-11 1026
【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】05 Hough 霍夫变换。
Hough直线检测
12-23
利用Hough变换完成直线检测，网上的huogh检测程序总是出错，我的这个程序已经调试通过，放心下载.直线检测的流程是：输入灰度图像，接下来是二值化处理变成黑白图像，然后通过Canny边缘检测算子获取边缘，最后利用霍夫变换检测直线，并绘制在原灰度图上面。
Hough变换之直线检测
weixin_30700099的博客
04-15 669
1.Hough Transform 的算法思想 在直角坐标系和极坐标系中，点、线是对偶关系。 即直角坐标系中的点是极坐标系中的线，直角坐标系中的线是极坐标系中的点。反之也成立。 如下图所示，想要检测图像中的直线，可以转化为检测极坐标系中的点(θ,r)。 2.Hough空间的表示 如下图所示，图像中直线的表示，由斜率...
Stable Diffusion黑科技 | ControlNet MLSD直线检测：一键将草图线稿升级为专业设计图
最新发布
m0_59162559的博客
05-19 1196
无论是简约现代风、轻奢北欧风还是新中式风格，这套智能系统都能在保留原始建筑结构的同时，为您呈现专业级的装修效果图。设计师和业主可以在此基础上进一步调整优化，大幅缩短设计周期，让创意落地更高效。
文章标题
a361251388的专栏
01-10 576
需求：直线检测 目的：实现Hough变换 思路：y = kx + b变换成p = xcos(a) + ysin(a)#include "cv.h"
OpenCV 笔记(19)：霍夫直线检测
Java与Android技术栈
01-28 899
1. 霍夫空间和霍夫变换1.1 霍夫空间霍夫空间(Hough space)是一种用于图像分析的特征空间，用于描述图像中具有相同形状的线段或曲线。霍夫空间是指将图像空间中的点映射到参数空间后形成的空间。参数空间的维度由形状的描述参数的个数决定。例如，对于直线检测，参数空间的维度为 2，其中一个维度表示直线的斜率，另一个维度表示直线的截距。对于圆检测，参数空间的维度为 3，这三个参数分别是圆心坐标和...
[TPAMI2021]Deep Hough Transform for Semantic Line Detection读论文笔记
Bolly_He的博客
05-27 1475
目录 方法 数据集 霍夫变换算法 直线参数化 深度霍夫变换 优点 实验结果 精度，准确率 耗时 TPAMI2021南开大学提出深度霍夫变换:语义线检测新方法 主页：https://mmcheng.net/dhtline/ 论文：http://mftp.mmcheng.net/Papers/21PAMI-DHT-line.pdf 代码：https://github.com/Hanqer/deep-hough-transform 方法 该论文提出“深度霍夫变换（DHT）”通过在深度
CannyLines直线检测算法资源包：库、代码及测试图片集
直线检测算法通常会采用霍夫变换（Hough Transform）或是随机抽样共识（RANSAC）等方法来识别图像中的直线特征。 在此次提供的资源中，包含了Canny边缘检测算法的编译好的lib库、源代码和测试图片集。这意味着用户...
全景视觉空间直线检测_计算机视觉：算法与应用
weixin_42376671的博客
01-16 377
[1] R. Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications[M]. 2010.[2] 塞利斯基, 艾海舟. 计算机视觉:算法与应用[M]. 清华大学出版社, 2012.Book overview 本书概述作者给出的章节结构图如下从左至右分别是基于图像（2D）、基于几何形状（3D）和基于光度学（表现）。从上至下，建模和抽象的层次在增加，...
Hough变换检测直线
04-15
使用MATLAB实现Hough变换，检测车道线的demo程序
Hough变换——直线检测
11-01
1、该代码使用OpenCV进行图片像素的读取（OpenCV的配置请参考其他资料） 2、该代码的相关图片在同一文件夹下，该代码的结果运行报告同时上传 3、该代码的内容实现是Hough变换的直线检测部分（投票）算法实现 4、该代码使用了Eigen矩阵计算库 5、该代码在Visual Studio2013编译器下编写 6、内含详细代码实现思路及环境搭建
Hough直线检测之我见
Just Do IT的博客
12-25 555
Hough之我见Hough变换的操作对象是存在边缘特征的二值图像，其实质是两个坐标系之间的映射关系，在进行Hough操作时，将笛卡尔坐标系下的直线表示方法斜率，截距（k,b）转化到极坐标系下的极径，极角（λ,θ），由下图可知：在极坐标系下，任意一条直线的（λ,θ）为定值，所以可以唯一表示直线，其直线表达式为： y=-(cosθ/sinθ)x + λ/sinθ ; 化简可得： λ
【opencv学习】【Hough直线检测】
qq_29367075的博客
02-19 2320
import cv2 import numpy as np # 展示图像，封装成函数 def cv_show_image(name, img): cv2.imshow(name, img) cv2.waitKey(0) # 等待时间，单位是毫秒，0代表任意键终止 cv2.destroyAllWindows() # 总流程 # 1.获取灰度图像，转成二值图像 # 2.canny边缘检测，获取图像边缘信息。减少计算量 # 3.获取霍夫直线信息，可以使用HoughLines ..
利用Hough变换进行直线检测
weixin_51854003的博客
01-06 1472
在理想情况下，第五题得边缘检测算子讨论的方法应该只产生位于边缘上的像素。实际上，得到的像素因为噪声，以及不均匀照明引起的边缘断裂和杂散的亮度不连续而难以得到完全的边缘特性。因而，典型的边缘检测算法紧接着用连接过程把像素组装成有意义的边缘。一种寻找并连接图像中线段的方法是霍夫变换。
基于Hough变换的直线检测(Matlab)
小白学视觉
03-05 4121
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达1、引言该程序实现了一些基本的图像处理算法，并将它们组合在一起，构建了一个基于霍夫变换的直线检测器。该程序能够在图像中找到直线段的起始点和结束点。像大多数视觉算法一样，Hough变换使用了一些参数，它们的最优值是具有数据依赖性(即一组参数值在一幅图像上工作得很好，可能对另一幅图像来说不是最好的)。通过在测试图像上运行代码和调优参...
hough变换检测直线
蜗牛漫步。。。我要一步一步往上爬。。。
07-08 2784
摘录自http://lansesky23.blog.163.com/blog/static/35724627201351811014458/ 1，基本思想 Hough变换时一种利用图像的全局特征将特定形状边缘链接起来。它通过点线的对偶性，将源图像上的点影射到用于累加的参数空间，把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。由于利用全局特征，所以受噪声和边界间断的影响较小，比
Hough变换——检测直线
老黑的博客
05-22 4317
Hough变换是一种检测、定位直线和解析曲线的有效方法。是把二值图变换到Hough参数空间，在参数空间用极值点的检测来完成目标的检测和分割 。 原理： 首先，我们可知对一直角坐标系中的直线其方程可写为：ρ=xsinθ+ycosθ\rho=xsin\theta+ycos\thetaρ=xsinθ+ycosθ,即参数ρ\rhoρ和θ\thetaθ可确定一条直线。 其中ρ\rhoρ是原点到直线的距离，θ\thetaθ是该直线的法线与X轴的夹角。 那么对于直角坐标系中的点（x0,y0)可以转换为：ρ=x0si.
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