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霍夫直线检测（Hough Line Transform）是一种在图像中检测直线的经典算法。它通过将二维图像空间中的点映射到极坐标空间中，将直线检测问题转化为在参数空间中找到交点的问题。 原理： 对于图像空间中的每个边缘点，计算其对应在极坐标空间中可能的直线。 极坐标空间中
HoughCircles 该函数使用霍夫变换在灰度图像中查找圆。 image ：输入图像，需要为 8 位的灰度单通道图像。 circle ：找到的圆的输出向量。每个向量被编码为3或4个元素的浮点型向量 ( x , y , r a d i u s ) (x, y, radius) ( x , y , r a d i u s ) 或 ( x , y , r a d i u s , v o t e s ) (x, y, radius,
霍夫变换 霍夫变换只能灰度图，彩色图会报错 lines = cv2.HoughLinesP(edge_img,1,np.pi/180,15,minLineLength=40,maxLineGap=20) 参数1：要检测的图片矩阵 参数2：距离r的精度，值越大，考虑越多的线 参数3：距离theta的精度，值越大，考虑越多的线 参数4：累加数阈值，值越小，考虑越多的线
霍夫圆变换的基本原理与霍夫线变换大体类似 对直线来说，一条直线能由极径极角（r，θ）表示，而对于圆来说，我们需要三个参数：圆心（a，b），半径 r 笛卡尔坐标系中圆的方程为： (x-a)2 + (y-b)2 = r2 化简便可得到： a = x - r·cosθ b = y - r·sinθ 对于（x0，y0），我们可以将通
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霍夫线检测 定义存放输出线的向量 此向量输出有距离，角度 因为检测的原理就是在变换霍夫空间里面去检测的，这里可以理解为极坐标 第3个参数是距离精度 第四个参数是角度精度，第五个是阈值，只有点超过90个才算一条线 在图中画线操作： 这里是画线操作 概率霍夫
