問題タブ [hough-transform]

眠気検知システムを作っています。そのため、カメラ キャプチャの ROI を目と口のみに設定し、さらにそれらの特性に注意したいと考えています。ROI を手動で設定することはできますが、ROI を目だけに自動的に設定したいと考えています。さらにROIを設定した後、ハフ変換を適用してさらに処理したい.それを行う方法はありますか?

画像があり、その中にいくつかの形があります。ハフ線を使って線を検出しました。どの線が平行であるかをどのように検出できますか?

Matlab でハフ変換の画像処理ツールボックス実装を使用しています。

これはうまく機能しますが、画像の左上隅に原点を配置するため、使用されていないスペースが多く、不必要に大きな Hough 画像が生成されます。

画像の中心にある原点でハフ変換を行いたいので、半径範囲が縮小されます。また、私が実装しているアルゴリズムでは、ハフ空間をこのように表現する必要があります。

ハフ変換を最初から実装したくありません。Matlab と同じくらい効率的に再実装できるほど mex をよく知らないからです。だから私はMatlabが行うハフ変換を取り、ハフ画像を何らかの方法で変換して、後で原点を効果的に移動しようとしました。

私が提案したように、誰でも簡単な方法や方法を知っていますか?

Generalized Hough Transform の OpenCv 実装、または少なくとも c++ の何かを探しています。しばらく検索しても、面白いものは何も見つかりませんでした。なにか提案を？

Iphone を使用して、openCV で色付きの球体を検出しようとしています。最初のテスト ケースでは、指定されたコードで 1 つの黄色の大理石を使用していました。

これにより、すでに良い結果が得られました。

ただし、どういうわけか円の形状を検出する必要があります。理想的には HoughCircle を適用したいのですが、OpenCv エラーが表示されます:「引数が正しくありません (ソース イメージは 8 ビット、シングル チャネルである必要があります)。

私も応募してみました

しかし、私はまったく結果を得ません。

destinationSource 画像に HoughCircle を適用する方法、または円形を検出する他の方法はありますか? (findContours は 1 つの輪郭のみを検出するため、互いに非常に近い同じ色の球が複数存在する場合も考慮する必要があります)

どんな助けでも大歓迎です、そしてあなたの時間をありがとう。

既に前処理された画像にライン検出用のハフ変換を実装しようとしています。したがって、私の入力画像は白黒のエッジ画像で、背景は 0、前景は 255 です。OpenCV で組み込みの HoughLines ライブラリを使用したくありません。私は実際にアキュムレータを作成し、その値を適切に増やすことに固執しています。どこが間違っていたのかわからないので、ここに私のコードブロックがあります：

acc で取得した出力画像は、本来あるべき姿ではありません。正弦波は得られません。代わりに、あちこちに白いパッチしかありません。どこが間違っていたのか、誰でもフィードバックを提供できますか?

houghlines 変換を使用しようとしています。関数は正常に動作していますが、free_base 関数の free.c ファイルのどこかで imshow("detected lines",cdst) の後でプログラムが中断します。

私を助けてください

これが私のコードです：

サイコロのイメージがあります。点数を数えたい。まずはドットの色で区切って、つながっているパスの数を読み取ってみました。しかし、写真には側面の傾斜した画像も含まれているため、失敗しています。ということでハフ円をやってみました。

これは私が試したコードです。しかし、正しい円を検出していません。ドットの直径を調べたところ、約 12 ～ 15 ピクセルで、ピクセル間の最小距離は 14 ～ 16 ピクセルでした。param1との値の設定についてはよくわかりませんparam2。ドキュメントで見たように、Cannyメソッドで機能したため、105 を使用しました。誰かがこれを解決するのを手伝ってくれますか?

画像にポイントがあります。最も共線的な点を検出する必要があります。一番速い方法はハフ変換を使うことですが、opencv の方法を変更する必要があります。実際には、検出された線で半共線の点が返される必要があります。このため、極線構造を変更しました。画像に示すように、ほぼ検出されたポイントを検出するには、許容しきい値も必要です。誰かがこのしきい値を調整する方法を手伝ってくれますか? それらが属する線を検出するには、少なくとも 4 つの半共線ポイントが必要です。

1. 最初の画像のポイントは、6 つの重なった線によって検出されました

2. 中間画像の点は何も検出されませんでした

3. 3 番目の点は 3 本の線で検出されました

重複した先取特権を取り除く最善の方法はどれですか?? または、許容範囲のしきい値を調整して、セミコリニア ポイントを 1 行だけ検出するにはどうすればよいですか?

これは私自身の関数呼び出しです:

}