基于特定类的霍夫森林目标检测程序

自己写的霍夫找圆程序，在相机标定中使用。 附图为原始图和效果图。

用c++结合opencv库,利用霍夫算法原理提取图像直线源代码

基于形态学和霍夫变换的文档图像倾斜检测，张志伟，孔凡让，倾斜检测与校正是文档图像预处理中的一个重要环节。目前存在的各种文档倾斜方法难以同时兼顾检测精确度和处理速度。为此，提出了

本资源是基于Opencv的静态背景下的目标检测，利用的是二帧差分或背景差分法，对研究静态背景下的目标检测很有帮助

importcv2ascvimportnumpyasnp#直线检测#使用霍夫直线变换做直线检测，前提条件：边缘检测已经完成#标准霍夫线变换defline_detection(image):gray=c

图像处理算法中的霍夫直线检测,对于非图像数据的映射算法及概率方式的优化,通过调整输入参数来拟合离散数据、筛选所需直线(找到端点)

import cv2 as cv import numpy as np def hough_circle(image): #因为霍夫检测对噪声很明显，所以需要先滤波一下。 dst =cv.pyrMea

对广义霍夫变换的详细说明，主要是对广义霍夫变换的原来及其算法的设计做出明确的解释

mathwork上的有关广义霍夫变换学习的代码，其中的输入变量需要自己更改。

针对压缩跟踪不能适应目标姿态变化导致跟踪失败的问题,提出了一种基于二值随机森林的目标跟踪算法。该算法对实时压缩跟踪算法的特征提取和分类这两个部分作了改进。首先,在梯度图像上进行多尺度滤波,获得目标的高