问题标签 [hough-transform]

基于 this paper ，我正在尝试使用霍夫变换实现矩形检测。

我使用Matlab编程，但是在检测到平行线对和正交对之后，我必须检测这些对的交集。我的问题是关于霍夫空间中两条线交点的质量。

我通过求解四个方程组找到了交点。这些交点是否位于笛卡尔或极坐标空间中？

我以这种方式在 C# 中实现了霍夫变换：

所以，据我了解，我现在已经找到了所有曲线相交点的 theta 和半径。那我怎么才能找到真线呢？

有人声称我需要找到斜率和一个点，但我现在真的不清楚该做什么。

谢谢你的帮助，乔纳森

我可以通过查找一阶导数的过零或其他东西来自己编写一些东西，但这似乎是一个足够通用的函数，可以包含在标准库中。有人知道吗？

我的特定应用是二维数组，但通常它会用于在 FFT 等中查找峰值。

具体来说，在这类问题中，有多个强峰，然后是许多较小的“峰”，这些“峰”只是由噪声引起的，应该忽略。这些只是例子；不是我的实际数据：

一维峰：

二维峰：

寻峰算法会找到这些峰值的位置（不仅仅是它们的值），并且理想情况下会找到真正的样本间峰值，而不仅仅是具有最大值的索引，可能使用二次插值或其他方法。

通常，您只关心几个强峰，因此选择它们要么是因为它们高于某个阈值，要么是因为它们是按幅度排序的有序列表的前n 个峰。

正如我所说，我知道如何自己写这样的东西。我只是想问一下是否有一个已知运行良好的预先存在的功能或包。

更新：

我翻译了一个 MATLAB 脚本，它适用于一维案例，但可能会更好。

更新更新：

Sixtenbe为一维案例创建了一个更好的版本。

在MATLAB中进行霍夫变换后，如何选择线条以便在两个或多个图像之间进行比较？

我遵循了 Amro 给出的示例，实际上我想要检测的是第一张图片中的两条线。但是，我得到的是第二张图片中的那个。我怎样才能做到这一点？

我成功地将图像中的发丝检测为线条。我看到输出图像将每根头发检测为线。我使用cvHoughLines2()with 方法参数 as CV_HOUGH_PROBABILISTIC。

现在我想数一下这些行。输出图像在每根头发上显示 1 或 2 条线。我看到每条线都由小线段组成。所以很难直接得到他们的总数。对此有何建议？

谢谢， 普拉迪普

使用霍夫线检测图像中的线条后，如何使用它来计算参考图像线条的角度（旋转）变化？

我编写了霍夫变换的代码，效果很好。我还可以裁剪脸部的眼睛位置。现在我想通过应用霍夫变换（cvHoughCircle）来检测裁剪图像的虹膜。但是，当我尝试此过程时，系统无法在图像上找到任何圆圈。

也许，原因是图像中有噪音，但我认为不是原因。那么，如何检测虹膜呢？我有二进制阈值的代码也许我可以使用它，但我不知道该怎么做？

如果有人帮助我真的很感激。谢谢 ：）

我正在开发一个检测图像中圆形的程序。我认为霍夫变换是最好的，我在 OpenCV 库中找到了一个。问题是当我尝试使用它时，我得到一个我不知道如何修复的错误。Python 的 OpenCV 是否没有完全实现？程序运行所需的库是否有修复？

这是代码：

这是我得到的错误：

OpenCV 错误：未知函数中的 Null pinter ()，文件 ..\..\..\..\ocv\openc\src\cxcore\cxdatastructs.cpp，第 408 行 Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“ellipse-检测-webcam.py"，第 20 行，在 cv.HoughCircles(edges, storage, cv.CV_HOUGH_GRADIENT, 2, gray.height/4, 200, 100) cv.error

在此先感谢您的帮助。

谁能解释一下这段代码背后的逻辑？

我在 OpenCV 中使用霍夫变换来检测线条。但是，我事先知道我只需要在非常有限的角度范围内（大约 10 度左右）内的线条。我在对性能非常敏感的设置中执行此操作，因此我想避免在检测其他角度的线条上花费额外的工作，这些线条我事先知道我不关心。

我可以从 OpenCV 中提取 Hough 源代码，然后将其破解以获取 min_rho 和 max_rho 参数，但我想要一种不那么脆弱的方法（必须手动更新我的代码，每次 OpenCV 更新等）。

这里最好的方法是什么？