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霍夫变换检测直线原理 请问谁知道概率霍夫变换的原理是什么吗?

浏览量:1688 时间:2021-03-17 14:23:49 作者:admin

请问谁知道概率霍夫变换的原理是什么吗?

Hough变换是用参数空间中的(ρ,θ)表示一条直线,其中ρ是从原点到直线的垂直距离,θ是从原点到直线的垂直线段与θ的夹角。通过几何方法(添加辅助线和相似三角形),我们可以证明直线上的任意点都有ρ=xcosθysinθ。然后我们可以测试ρ和θ是否等于θ的范围,也就是说,我们可以判断每个点是否等于θ的范围。如果等于,则点在直线上。通过遍历所有点在我们的直线(ρ,θ)上投票。设置一个阈值可以得到更明显的(更多点)线。

霍夫,变换和最小二乘法有什么区别?

他们是不同的东西,得到不同的解决方案。

霍夫变换:霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。它应用广泛,有许多改进算法。它主要用于从图像中分离出具有相同特征的几何形状(如直线、圆等)。最基本的Hough变换是从黑白图像中检测直线(线段)。

最小二乘法:也称为最小二乘法,是一种数学优化技术。它通过最小化误差平方和来寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法,可以很容易地得到未知数据,并且得到的数据与实际数据之间的误差平方和可以最小化。最小二乘法也可用于曲线拟合。其他优化问题也可以用最小化能量或最大熵来表示。

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