【课程设计】一种图像中值滤波、边缘检测、hough变换检测直线的用户界面开发-含matlab源代码.zip
2022-06-13 13:05:17 3.6MB 课程设计 matlab 中值滤波 边缘检测
本代码属于在VS2010环境下的霍夫变换,图片什么都有,可以直接运行
2022-05-29 10:19:17 4.47MB 霍夫变换 VS2010
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利用hough变换检测直线。 function hough (x) [m,n]=size(x); %求图像大小 bw=edge (x,'sobel');/ md=round(sqrt(m^2+n^2)); %取整确定网格的最大区域 ma=180; ruthta=zeros(md,ma); ruthx=cell(1,1); %原胞数组,可以动态改变大小
2021-11-29 22:09:01 2KB MATLAB hough变换 检测直线
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霍夫变换检测直线,使用MATLAB实现直线的检测
2021-11-16 19:56:13 163KB matlab
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matlab 编的hough变换检测直线,里面有源程序,相应的图像及结果,还有一个报告,值得初学者参考,谢谢
2021-11-15 01:15:08 1.3MB hough 变换检测直线
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用OpenCV和VS 数字图像处理,实现图像增强(包括线性增强,邻域平均,中值滤波等),图像变换(平移,镜像等),二值,灰度图像腐蚀膨胀,开闭等,霍夫变换检测直线,大津阈值分割等,连通域个数及面积求取等
2021-10-14 16:15:11 42.65MB 数字图像处理
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用matlab实现的直线检测程序 代码很简单
2021-10-12 16:15:30 1KB radon变换
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hough变换检测直线matlab代码楼梯检测 这是一个图像处理项目,旨在识别图像中是否存在楼梯。 捕获了实时图像的数据集,其中包括一些基本障碍物,例如楼梯,纸箱等。以2秒的间隔拍摄图像以测试检测过程的效率。 用法 文件“ DetectStaircase.m”是要执行的主文件。 但是,首先运行功能文件:“ bfltGray”,“ bfilter2”和“ DistBetween2Segment”,然后运行主文件。 (确保印章和文件位于同一路径中) 以下是使用的过滤技术和简要说明 灰度:首先将RGB图像转换为灰度(黑白),以帮助更好地进行对象检测。 锐化:然后将灰度图像锐化,以使边缘显得更加突出。 还进行了改进以改善图像的照明条件。 归一化:归一化基本上是在应用双边滤波器之前完成的,这样滤波器可以更有效地工作。 双边过滤器:使用高斯核对图像进行双边过滤。 它用于使图像平滑,可以应用多次,直到找到所需的输出为止。 使用的窗口的尺寸为[3,3],sigma的值为[3,3]。 Sigma是过滤器的参数,而窗口大小则决定要过滤的部分,并基于高斯分布。 Canny Edge Detection:边缘
2021-10-11 09:49:56 657KB 系统开源
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学习参考
2021-07-06 14:02:39 26.91MB 计算机视觉 opencv
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1 原理  2 检测步骤 将参数空间(ρ,θ) 量化成m*n(m为ρ的等份数,n为θ的等份数)个单元,并设置累加器矩阵,初始值为0; 对图像边界上的每一个点(x,y)带入ρ=xcosθ+ysinθ,求得每个θ对应的ρ值,并在ρ和θ所对应的单元,将累加器加1,即:Q(i,j)=Q(i,j)+1; 检验参数空间中每个累加器的值,累加器最大的单元所对应的ρ和θ即为直角坐标系中直线方程的参数。  3 接口 image:二值图像,canny边缘检测输出。这里是result。 rho: 以像素为单位的距离精度,这里为1像素。如果想要检测的线段更多,可以设为0.1。 theta: 以弧度为单位的角度精度
2021-06-23 17:48:30 204KB hough变换 python 方法
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