opencv轮廓检测之椭圆检测-----算法篇(12)--RANSAC

本文介绍了RANSAC(Random Sample Consensus)算法,它用于从噪声数据中识别直线和椭圆等几何模型。通过给出的伪代码,展示了如何使用RANSAC检测直线,并提供了C++实现的参考代码链接。此外,还列出了多个中文资源链接,帮助读者深入理解RANSAC算法。

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先前的内容删掉了,  因为当时还不够理解, 怕误导人, 最近也没什么时间完成.  只保留了代码和链接     

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什么是RANSAC?

       https://en.wikipedia.org/wiki/RANSAC


论文原文: RANDOM SAMPLE CONSENSUS http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a460585.pdf


检测一条直线伪代码

Mmax = 0;
for all pairs of edge points do {
    find equation of line defined by the two points i,  j;
    M = 0

### 霍夫变换用于椭圆检测 霍夫变换最初被设计用来检测直线,但随着技术的发展,也能够应用于其他几何形状的检测,比如圆形和椭圆。然而,标准的霍夫变换并不直接支持椭圆检测,因为这涉及到五个参数(中心位置\( (x_0, y_0) \),长短轴长度以及旋转角度),而不仅仅是两个或三个。 对于椭圆检测,通常采用的是改进版的霍夫变换——随机抽样一致算法(RANSAC)[^1] 或者基于累积投票机制的变体来减少计算复杂度并提高效率。另一种方法是在边缘点集上应用特定条件下的拟合过程。 下面展示一段Python代码片段,演示如何使用`cv2.fitEllipse()`函数作为替代方案来进行椭圆拟合: ```python import cv2 import numpy as np # 加载灰度图像 img = cv2.imread('ellipse.png', 0) # 使用Canny算子获取边界 edges = cv2.Canny(img, 50, 150) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(edges.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:] for cnt in contours: # 如果轮廓面积太小则忽略它 if cv2.contourArea(cnt) < 25: continue # 对每个符合条件的大轮廓尝试拟合成椭圆 ellipse = cv2.fitEllipse(cnt) # 绘制结果 img_color = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR) cv2.ellipse(img_color, ellipse, (0,255,0), 2) # 显示最终效果图 cv2.imshow("Detected Ellipses", img_color) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段程序首先读取一张图片,并对其进行预处理以提取出可能属于椭圆边界的像素;接着通过寻找这些边界形成的闭合区域即轮廓(contours);最后对每一个较大的轮廓调用`fitEllipse()`完成椭圆匹配工作。 值得注意的是,虽然这里并没有严格意义上实现了传统意义上的“霍夫变换”,而是采用了更高效的近似方式,但在实际应用场景中往往可以获得满意的效果。
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