python 图像变化检测_使用霍夫变换和OpenCV以及Python实现形状的检测

原标题：使用霍夫变换和OpenCV以及Python实现形状的检测

今天，我们将学习如何借助称为霍夫变换的技术来检测图像中的直线和圆。在开始对图像应用霍夫变换之前，我们需要了解霍夫空间是什么，我们将通过示例的方式来学习。

1、参数空间

当我们处理图像时，我们可以想象图像是在某些x和y坐标上的2d矩阵，在此之下，一条线可以描述为 y = mx + b

但是在参数空间(我们将其称为霍夫空间)中，我可以代表与mvs 相同的线b，因此图像空间上线的特征将是m-b霍夫空间中该位置的单点。

但是，我们有一个问题，使用y = mx + b，由于斜率是无限的，因此我们无法表示垂直线。因此，我们需要一种更好的参数化方法，即极坐标(rho和theta)。

2、霍夫空间

(1)rho：描述直线到原点的距离；(2)theta：描述与水平面的夹角；

但是，一个非常重要的问题是，当我们围绕一条线取多个点并转换为霍夫空间时，会发生什么。

图像空间上的单个点转换为霍夫空间上的曲线，其特殊之处在于，图像空间上一条线之间的点将由具有单个接触点的多条曲线表示。这将是