vb如何識(shí)別攝像頭拍下的圖片上圓的中心點(diǎn)位置？圖像識(shí)別甚至不清晰（搜索時(shí)應(yīng)采用Hough變換算法檢測(cè)），本文在分析啤酒瓶口檢測(cè)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，探討了基于重心法的瓶口定位方法，包括瓶口像素的灰度分割和邊緣

vb如何識(shí)別攝像頭拍下的圖片上圓的中心點(diǎn)位置？

圖像識(shí)別甚至不清晰（搜索時(shí)應(yīng)采用Hough變換算法檢測(cè)），本文在分析啤酒瓶口檢測(cè)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，探討了基于重心法的瓶口定位方法，包括瓶口像素的灰度分割和邊緣分割兩種方法。實(shí)驗(yàn)表明，這兩種方法都不能滿足實(shí)際檢測(cè)的要求。在此基礎(chǔ)上，詳細(xì)介紹了檢測(cè)圓逐步逼近的方法和瓶口定位的綜合方法。前者采用連續(xù)移動(dòng)擴(kuò)展的圓形模板搜索定位瓶口中心，后者基于Hough變換原理，吸收了各種算法的優(yōu)點(diǎn)。這兩種方法都取得了很高的定位精度和速度，完全可以滿足實(shí)際需要

它們?cè)谟?jì)算和求解上是不同的。

霍夫變換：霍夫變換是圖像處理中從圖像中識(shí)別幾何形狀的基本方法之一。它應(yīng)用廣泛，有許多改進(jìn)算法。它主要用于從圖像中分離出具有相同特征的幾何形狀（如直線、圓等）。最基本的Hough變換是從黑白圖像中檢測(cè)直線（線段）。

最小二乘法：也稱為最小二乘法，是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)。它通過(guò)最小化誤差平方和來(lái)尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。利用最小二乘法，可以很容易地得到未知數(shù)據(jù)，并且得到的數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)之間的誤差平方和可以最小化。最小二乘法也可用于曲線擬合。其他優(yōu)化問(wèn)題也可以用最小化能量或最大熵來(lái)表示。

霍夫，變換和最小二乘法有什么區(qū)別？

霍夫變換后的圓是具有三個(gè)元素的浮點(diǎn)向量（x，y，半徑）。

圓[i][0]和圓[i][1]分別表示第i個(gè)圓的前兩個(gè)元素，即中心坐標(biāo)。您應(yīng)該能夠在二維數(shù)組中存儲(chǔ)兩個(gè)浮點(diǎn)數(shù)。但是圖像中的一般坐標(biāo)是整數(shù)，所以可以進(jìn)行以下變換：cvround（circles[i][0]）。