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霍夫线变换

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（数学模型+参数）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

opencv —— HoughLines、HoughLinesP 霍夫线变换（标准霍夫线变换、多尺度霍夫线变换、累积概率霍夫线变换）

霍夫线变换的原理 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示，有以下两种情况： ① 在笛卡尔坐标系中：可由参数斜率和截距（k，b）表示。 ② 在极坐标系中：可由参数极经和极角（r，θ）表示。 对于霍夫线变换，我们将采用第二种方式极坐标系来表示直线，因此直线的表达式可为： 化简便可得到： 对于（x0，y0

OpenCV第十讲：图像几何形状识别之霍夫变换

霍夫变换是从图像中识别几何形状的基本方法之一， 主要检测直线或圆。 1.霍夫变换概述 霍夫变换是图像处理中一种特征提取技术， 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的结果； 目前霍夫变换扩展到任意形状物体的识别，