PythonOpenCV霍夫(HoughTransform)直线变换检测应用的简单介绍

1、霍夫变换Hough Transform是图像处理领域中PythonOpenCV霍夫(HoughTransform)直线变换检测应用，从图像中识别几何形状的基本方法之一主要识别具有某些相同特征的几何形状PythonOpenCV霍夫(HoughTransform)直线变换检测应用，例如直线PythonOpenCV霍夫(HoughTransform)直线变换检测应用，圆形，本篇博客的目标就是从黑白图像中识别出直线翻阅霍夫直线变换的原理时候，橡皮擦觉得原理部分需要先略过，否则很容易在这个地方陷进去，但是问题来PythonOpenCV霍夫(HoughTransform)直线变换检测应用了，这个原理略过。

2、在识别轮廓形状时，采用霍夫变换Hough Transform进行图形类型识别，检测出符合矩形和圆形的组件霍夫变换通过投票机制从特征点拟合图像中的线段和曲线参数方程对于矩形检测，首先通过霍夫直线变换检测外轮廓边，然后根据边集合判断是否符合矩形特征对于圆形检测，使用霍夫圆环检测法，通过OpenCV的HoughCi。

3、将图像中的每个像素点转换至参数坐标系下，很多条直线的交点对应图像空间中的一条直线，即PythonOpenCV霍夫(HoughTransform)直线变换检测应用我们要找的边界线这就是霍夫变换检测直线的算法思想这个过程也可以看作是对参数空间内的点进行投票，找到拥有最多条直线穿过的点，即得票最多的点，该点对应图像空间内的一条直线但是，m，b的取值是无限。

4、车道线实际上在图像中表现为一条直线，所以我们的目标就是识别出长直线，所以，我们的目标就是识别出长直线的模式 我们会用到一种叫做Hough Transform的方法，它是在1962有Hough发明的，它会把 y=mx+b映射成 b=xm+y，将直线变换成点，然后进行识别，如下图所示，车道线是一条路 然后把这条路。

5、Canny边缘检测算法以其良好的抗噪性能和精准的边缘提取能力被广泛应用，而霍夫变换则能够在检测特定形状如圆形方面发挥重。

6、最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线线段Hough变换主要优点是能容忍特征边界描述中的间隙，并且相对不受图像噪声的。

7、这一行代码是整个算法的核心，它被称为霍夫变换Hough Transform，将孤立区域的白色像素簇转换为实际的线条参数1孤立梯。

8、有多种检测线的方法，这里我们采用OpenCV库中的Hough Line Transform在应用霍夫线变换之前，需要进行一些预处理第一是将。

9、颜色阈值+区域掩模2canny边缘检测+霍夫变换这两种方法都能实现简单的车道线检测demo，注意仅仅是demo下面的图片是用到的测。

10、霍夫变换Hough Transform于1962年由 Paul Hough 首次提出，后于 1972 年由 Richard Duda 和 Peter Hart 推广使用，是图像处理。

11、圆形检测可使用霍夫圆环检测法，对应 OpenCV 的 HoughCircles 方法，输入二值图，如果存在圆形，则返回圆形和半径代码实现如。

12、目录1“黑边“的场景2 二值化单一颜色边缘的图像3 canny边缘检测+霍夫直线变换处理复杂的边缘图像4 性能优化5 资料在页面。

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