img.get_regression和img.find_lines的区别
时间: 2024-04-09 18:32:30 浏览: 161
img.get_regression和img.find_lines是OpenCV中的两个函数,用于在图像中检测直线。
img.get_regression是一个基于最小二乘法的函数,用于拟合图像中的数据点并找到最佳拟合直线。它适用于找到具有较高拟合度的直线,对于有噪声或离群点的数据可能效果不佳。它返回直线的起点、终点和拟合误差等信息。
img.find_lines是一个基于霍夫变换的函数,用于检测图像中的直线。它通过在霍夫空间中累加直线参数来实现直线检测。它适用于在图像中找到多个直线,对于有噪声或离群点的数据也具有较好的鲁棒性。它返回检测到的直线参数,如长度、角度等信息。
因此,img.get_regression适用于拟合单条较好的直线,而img.find_lines适用于检测多条直线或对于噪声数据较为鲁棒的直线检测。具体使用哪个函数取决于你的需求和图像特点。
相关问题
line = img.get_regression([(100,100)], robust = True)翻译
### 回答1:
这段代码是在使用图像处理库中的函数,用于对图像进行回归分析。具体来说,它使用了一个名为img的变量,调用了其中的get_regression函数,并传入了一个参数[(100,100)],表示在图像中选取了一个点 (100,100) 作为回归分析的起点。同时,参数robust=True表示采用鲁棒回归的方式进行分析,即通过剔除异常值来提高回归的准确性。函数执行后,返回一个名为line的变量,表示回归分析得到的直线信息。
### 回答2:
line = img.get_regression([(100,100)], robust = True) 是一段代码,意思是通过对图像img进行回归分析,来获取一条回归线。在此代码中,get_regression函数传入一个参数[(100,100)],表示通过这个点坐标进行回归分析,即找出一条最佳拟合线。参数robust = True表示使用鲁棒回归方法,即在计算回归线时,对异常数据有一定的鲁棒性,能够更好地适应数据分布的情况。这段代码的目的是通过回归分析来找到一个最佳拟合线,从而对数据的趋势进行预测或进一步分析。
### 回答3:
该代码是用于图像处理的。根据给定的参考点坐标 [(100, 100)],它将计算图像中的直线。参数 robust=True 表示使用稳健估计方法,这意味着计算直线时会考虑噪声或异常值的影响,以提高估计的准确性。该函数返回一个表示估计直线的数据结构 line。
解释一下while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD]) line = img.get_regression([(100,100)], robust = True) if (line): rho_err = abs(line.rho())-img.width()/2 if line.theta()>90: theta_err = line.theta()-180 else: theta_err = line.theta() img.draw_line(line.line(), color = 127) print(rho_err,line.magnitude(),rho_err) if line.magnitude()>8: rho_output = rho_pid.get_pid(rho_err,1) theta_output = theta_pid.get_pid(theta_err,1) output = rho_output + theta_output if(output<0): output = abs(output) + 100 OUTPUT = str(round(output)) uart.write(OUTPUT) uart.write('\r\n') print(OUTPUT)
这段代码是一个循环,不断执行以下操作:
1. 使用 `clock.tick()` 函数来测量循环的执行时间。
2. 使用 `sensor.snapshot()` 函数获取传感器拍摄的图像,并使用 `binary()` 方法将图像转换为二值图像,根据给定的阈值 `THRESHOLD` 进行二值化处理。
3. 使用 `get_regression()` 方法对图像进行线性回归,以检测图像中的直线。传入参数 `[(100,100)]` 表示检测直线的最小长度和间隔。
4. 如果检测到了直线(即 `line` 不为 `None`),则进行以下操作:
a. 计算直线距离图像中心的偏差 `rho_err`,即直线的 rho 值减去图像宽度的一半。
b. 根据直线的角度 `line.theta()` 判断是否大于 90 度,如果是,则计算角度偏差 `theta_err` 为直线角度减去 180 度,否则直接使用直线角度作为偏差。
c. 使用 `draw_line()` 方法在图像上绘制检测到的直线。
d. 打印输出 `rho_err`、`line.magnitude()` 和 `rho_err`。
e. 如果直线长度大于 8(即 `line.magnitude()` 大于 8),则进行以下操作:
- 使用 PID 控制器 `rho_pid` 计算 rho 偏差的输出 `rho_output`。
- 使用 PID 控制器 `theta_pid` 计算角度偏差的输出 `theta_output`。
- 将 `rho_output` 和 `theta_output` 相加得到最终输出 `output`。
- 如果 `output` 小于 0,将其取绝对值并加上 100,得到修正后的输出。
- 将修正后的输出转换为字符串 `OUTPUT`。
- 使用串口 `uart` 发送字符串 `OUTPUT` 到外部设备,并添加回车换行符。
- 打印输出 `OUTPUT`。
这段代码的主要功能是通过图像处理和 PID 控制器来检测并跟踪图像中的直线,并将控制信号通过串口发送给外部设备。
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