自动驾驶多传感器联合标定系列：激光雷达到相机图像坐标系标定工程详解，含镂空圆圆心检测及多帧数据约束的外参标定方法，附代码注释实战经验总结,自动驾驶多传感器联合标定系列之激光雷达到相机图像坐标系的标定工程 ， 本提供两个工程：基于雷达点云的镂空标定板镂空圆圆心的检测工程、基于镂空标定板的激光雷达到相机图像坐标系的标定工程。 其中镂空圆圆心的检测是进行lidar2camera标定的前提。 lidar2camera标定工程中带有多帧数据约束并基于Ceres非线性优化外参标定的结果。 这两个工程带有代码注释，帮助您对标定算法的的理解和学习。 实实在在的工作经验总结 ,核心关键词： 1. 自动驾驶 2. 多传感器联合标定 3. 激光雷达到相机图像坐标系标定 4. 镂空标定板 5. 圆心检测 6. lidar2camera标定 7. 多帧数据约束 8. Ceres非线性优化 9. 外参标定 10. 代码注释 用分号分隔的关键词结果为： 自动驾驶;多传感器联合标定;激光雷达到相机图像坐标系标定;镂空标定板;圆心检测;lidar2camera标定;多帧数据约束;Ceres非线性优化;外参标定;代

通过线段和圆完整度对图像进行圆检测” ICIP 2016中论文“通过线段和圆完整度对图像进行圆检测”的代码和CDBD 如果您认为该代码很有用，请引用我们的工作 @article{CDBD, author = {Truc Le and Ye Duan}, title = {Circle Detection on Images by Line Segment and Circle Completeness}, journal = {IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)}, month = {September}, year = {2016}, pages = {3648--3652}, }

今天小编就为大家分享一篇opencv3/C++实现霍夫圆/直线检测，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

为了克服传统Hough变换检测圆时耗时巨大的缺陷，给出了一种新的基于Hough变换检测圆的快速算法。新算法与传统的方法相比具有以下特点：计算量少，提高了检测的速度；保留了传统Hough变换识别率高、抗噪性强、对不完整边缘具有鲁棒性等所有优点；不需要任何特殊的限定条件。实验表明，新的快速算法可以快速进行目标识别，在实时目标识别系统中具有良好的表现。

霍夫圆变换实现对虹膜内外圆的检测与识别

6种图像评价原理（UCIQE、UICM、PSNR、SSIM、等效圆偏检测、图像信息熵）

利用opencv 距离变换函数，进行直线检测，并标记缺陷；并用opencv 函数进行圆检测

行业制造-电动装置-极细电线绝缘层真圆度检测固定片.zip

应用程序向导已为您创建了这个 HoughTrans 应用程序。此应用程序不仅演示 Microsoft 基础类的基本使用方法，还可作为您编写应用程序的起点。 本文件概要介绍组成 HoughTrans 应用程序的每个文件的内容。 HoughTrans.vcproj 这是使用应用程序向导生成的 VC++ 项目的主项目文件。 它包含生成该文件的 Visual C++ 的版本信息，以及有关使用应用程序向导选择的平台、配置和项目功能的信息。 HoughTrans.h 这是应用程序的主要头文件。它包括其他项目特定的头文件(包括 Resource.h)，并声明 CHoughTransApp 应用程序类。 HoughTrans.cpp 这是包含应用程序类 CHoughTransApp 的主要应用程序源文件。 HoughTrans.rc 这是程序使用的所有 Microsoft Windows 资源的列表。它包括 RES 子目录中存储的图标、位图和光标。此文件可以直接在 Microsoft Visual C++ 中进行编辑。项目资源位于 2052 中。 res\HoughTrans.ico 这是用作应用程序图标的图标文件。此图标包括在主要资源文件 HoughTrans.rc 中。 res\HoughTrans.rc2 此文件包含不在 Microsoft Visual C++ 中进行编辑的资源。您应该将不可由资源编辑器编辑的所有资源放在此文件中。

人教版六年级上册数学第五单元圆达标检测卷.pdf