【算法】Hough变换

在数字图像中,往往存在着一些特殊形状的几何图形,像检测马路边一条直线,检测人眼的圆形等等,有时我们需要把这些特定图形检测出来,hough变换就是这样一种检测的工具. Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得到直线的斜率k与常熟b,圆就会得到圆心与半径等等). 关于hough变换,核心以及难点就是关于就是有原始空间到参数空间的变换上.以直线检测为例,假设有一条直线L,

Hough变换直线检测 [email protected] http://blog.csdn.net/kezunhai 霍夫变换是图像变换中的经典算法之一,主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).霍夫变换寻找直线与圆的方法相比与其它方法可以更好的减少噪声干扰.Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性,将原始图像空间的曲线通过转换到参数空间的一个点. 从图中可以看到,x-y坐标和K-b坐标有点--线的对偶性.x-y坐标中的P1.P2对应于k-b坐标中的L1.L2:

 由椭圆的公式(1)可得,确定一个椭圆需要5个参数,a,b 为椭圆的长轴和段轴,P,Q 为椭圆中心坐标,θ为椭圆的旋转角度.如果用传统的Hough变换方法,参数空间需要五维.这种方法在计算过程中所耗费的时间和空间资源是惊人的,根本无法应用于实际.为此,人们提出了很多新的改进算法. 改进算法主要分为两种: 1)随机Hough变换(RHT),采用多到一的映射,但是随机采样会带来大量无效的计算,当点数很大时,算法的性能急剧下降. 2)利用椭圆的几何特征降低参数的维度. 本文所提出的椭圆检测方法也是基于

Hough变换-理解篇 霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术,它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体.该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果.霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出[53],后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用[54],经典霍夫变换用来检测图像中的直线,后来霍夫变换扩展到任意形状物体的识别,多为圆和椭圆. 霍夫变换运用两个坐标空间之间的变换

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/27220445 收入囊中 Hough变换 概率Hough变换 自己实现Hough变换直线检测 葵花宝典 先看一下我实现的效果图 下面,我们进入Hough变换的原理讲解. 看上图,我们知道,经过一点(x0,y0)的直线可以表示成y0 = mox + b0 反过来看方程,b = –x0m + y0 ,于是我们从原来的坐标系转移到了Hough空间,m是横

今天要看的是霍夫变换,常用用来检测直线和圆,这里是把常见的笛卡尔坐标系转换成极坐标下,进行累计峰值的极大值,确定.HoughLines,HoughLinesP,HoughCircles,三个函数,首先先看看原理,最后会用漂亮的matlab图,来回归一下,霍夫直线变换. 霍夫线变换: 众所周知, 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示. 例如: 在 笛卡尔坐标系: 可由参数:  斜率和截距表示. 在 极坐标系: 可由参数:  极径和极角表示 对于霍夫变换, 我们将用 极坐标系 来表示直线. 因此,

识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 一.首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变. 二.在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上的方向作为主方向:而SURF则选择圆形邻域,并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向,以主方向对齐即完成旋转不变

 SIFT/SURF基于灰度图, 一.首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变. 二.在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上的方向作为主方向:而SURF则选择圆形邻域,并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向,以主方向对齐即完成旋转不变. 三.以主方

hough变换检测直线原理: 假设在图像中存在一条直线y=k*x+b(此时k,b未知).取直线上的任意两点进行说明,设为(x0,y0),(x1,y1). 所有经过点(x0,y0)的直线满足:-x0*k+y0=b ---式1,那么以k.b为直角坐标轴做式1对应直线: 所有经过点(x1,y1)的直线满足:-x1*k+y1=b ---式2,那么以k.b为直角坐标轴做式2对应直线: 两直线交于一点(kk,bb),此时该交点对应的直线y=kk*x+bb就是(x0,y0),(x1,y1)所确定的直线. 在h

Public Sub DoRotate(Optional ByVal RotaryAngle As Long = 0) '任意角度旋转 Dim sDIB As New cDIB Dim sBits() As RGBQUAD Dim dBits() As RGBQUAD Dim stSA As SAFEARRAY2D Dim dtSA As SAFEARRAY2D Dim Lev As Long Dim Wgt As Long Dim x As Long Dim y As Long Dim new