opencv物体检测 opencv中检测圆的方法？
opencv中检测圆的方法？
总体思路如下，可以改进：
1。基于Hough变换的圆检测
2。对检测到的每个圆的颜色进行直方图分析，取概率最大的颜色作为该圆的颜色信息
3。将检测到的所有圆的颜色与参考对象（球）的颜色信息进行比较，取最近的一个进行跟踪
经过Hough变换后的圆是一个三元素的浮点向量（x，y，radius）。
圆[i][0]和圆[i][1]分别表示第i个圆的前两个元素，即中心坐标。您应该能够在二维数组中存储两个浮点数。但是图像中的一般坐标是整数，所以可以进行以下变换：cvround（circles[i][0]）。
opencv怎么让检测的角点之间等距？
Cvcapture//从摄像机获取视频
如果（！Capture）//如果采集失败
fprintf//输出错误消息
getchar（）//获取输入字符
return-1//return-1
cvnamedwindow//命名一个窗口，原始大小
cvscalar//定义两个组
iplimage//创建两个新图像，大小为640*480，一个3通道颜色和一个灰度
同时（1）//Loop
iplimage*frame//获取摄像机的一帧
如果条件语句如上
cvcvtcolor cvu◎bgr2hsv获取的图像从BGR模式转换为HSV颜色模式
cvinranges检测转换后的HSV图像的灰度是否在定义的2个数组的范围内
opencv代码详解（探测红色圆形并标注）？
应用程序场景尚未解释，因此某些细节可能无法完全满足项目的要求。首先，你的相机分辨率不是很高，而且球会显得小得多，所以基于纹理的识别方法很难实现。因为线会被压，而且线是白色的，所以简单的颜色通道和边缘圆识别会有问题。因此，建议先对原始图像进行锐化处理。锐化方法有很多种，因为只有球压线的情况需要锐化，所以建议采用指数锐化和拉普拉斯锐化来满足项目的需要，提高白色高像素区域的分辨率。之后，可以进行边缘检测并推荐canny。你需要考虑一下门槛。锐化后，分割阈值10应该是相似的。之后，圆检测应该能够找到球所在的区域。如果检测到多个区域，需要编写自己的算法根据情况进行区分。其中一个重要的问题是边缘检测通常需要事先进行模糊运算，因此建议不使用模糊算法直接进行边缘检测。以上想法都是比较常规的想法，还有两种比较巧妙的方法，应该也能满足你的要求。光线是从上面照射的，所以大致的方向可以由阴影决定。这是一个思路，不会重复。第二，如果你的球可以保证它有黑暗的模式，它可以直接灰化和二值化大津方法。球中间会有斑点。通过这个点，我们可以通过连接域来准确地识别和定位球。第一种方法肯定能很好地解决这个问题。后两种方法需要查看您的应用程序场景。如果你有任何问题，可以给我发个私人信息。我最近没有工作，也不是很忙。手动分线，下面是原话的答案。如果你想给问题添加一个样本图像，你不能知道纹理、分辨率、颜色、阴影、应用场景等等。你只能得到直径稍宽一点的信息。没办法讨论。
Opencv识别系统的思路？
这取决于你的目的。比如说现在的车这么先进好用，你还需要了解变速箱的原理吗？这取决于你的目的。如果只是普通驾驶，你不需要知道。如果你是一个机械师，你必须理解。如果你是一个汽车制造商的工程师，你必须对它非常了解。简言之，这取决于具体的需要。
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