2019年6月28日
摘要: 轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法,所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。 python实现 二值化图像和检测到的轮廓如下图 阅读全文
posted @ 2019-06-28 15:12 九块九毛九 阅读(1411) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 霍夫变换不仅可以用来检测直线,同样也可以用来检测圆 python实现 运行结果如下,效果并不是很好,可能是参数设置的不好,利用霍夫变换来检测圆很容易受到噪声的干扰,而且不能检测椭圆,找不到同心圆 cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, circles 阅读全文
posted @ 2019-06-28 14:16 九块九毛九 阅读(6728) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法。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)。 python实现 标准霍夫线变换运行结果 统计概率霍夫线变换运行结果 标准霍夫线变换cv2.HoughLines(image, rho, the 阅读全文
posted @ 2019-06-28 12:58 九块九毛九 阅读(9802) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘检测的含义是: (1)最优检测:算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘,漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小; (2)最优定位准则:检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近,或者是由于噪声影响引起检测出的边缘偏离物体的真实边缘的 阅读全文
posted @ 2019-06-28 10:10 九块九毛九 阅读(5991) 评论(0) 推荐(0) 编辑