实例介绍
【实例简介】
目 录
1 实验整体步骤 2
1.1 Main函数 2
1.2 Canny算法 2
1.3 Hough算法 2
2 算法介绍 3
2.1 Canny算法 3
2.1.1 使用高斯滤波器滤波 3
2.1.2 计算图像的梯度图并获得梯度方向 3
2.1.3 对梯度图进行非极大化抑制 3
2.1.4 使用双阈值法获得最终的边缘图 4
2.2 Hough算法 4
2.2.1 建立参数空间 5
2.2.2 依据边缘点的梯度方向对参数空间进行投票 5
2.2.3 依据预设定的投票阈值筛选出初步结果 5
2.2.4 对已筛选出的结果进行非极大化抑制 5
3 代码实现 5
3.1 Main函数 6
3.2 Canny算法 6
3.3 Hough算法 10
4 实验结果与分析 12
4.1 实验结果 12
4.2 各个参数对于最终定位结果的影响 14
4.2.1 Canny算法 14
4.2.2 Hough算法 14
附录 15
【实例截图】
【核心代码】
《计算机视觉》大作业_钱币检测
├── CircleDetection
│ ├── __pycache__
│ │ ├── my_canny.cpython-37.pyc
│ │ └── my_hough.cpython-37.pyc
│ ├── main.py
│ ├── my_canny.py
│ ├── my_hough.py
│ ├── picture_result
│ │ ├── canny_result.jpg
│ │ └── hough_result.jpg
│ └── picture_source
│ └── picture.jpg
├── 钱币检测任务说明.pptx
└── 计算机视觉实验报告.doc
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