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C++ OpenCV霍夫变换---直线检测

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Vaccae
发布2019-07-24 13:03:01
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发布2019-07-24 13:03:01
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霍夫变换

霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等)。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。

以直线检测为例,每个像素坐标点经过变换都变成都直线特质有贡献的统一度量,一个简单的例子如下:一条直线在图像中是一系列离散点的集合,通过一个直线的离散极坐标公式,可以表达出直线的离散点几何等式如下:

X *cos(theta) + y * sin(theta) = r 其中角度theta指r与X轴之间的夹角,r为到直线几何垂

直距离。任何在直线上点,x, y都可以表达,其中 r, theta是常量。该公式图形表示如下:

然而在实现的图像处理领域,图像的像素坐标P(x, y)是已知的,而r, theta则是我们要寻找的变量。如果我们能绘制每个(r, theta)值根据像素点坐标P(x, y)值的话,那么就从图像笛卡尔坐标系统转换到极坐标霍夫空间系统,这种从点到曲线的变换称为直线的霍夫变换。变换通过量化霍夫参数空间为有限个值间隔等分或者累加格子。当霍夫变换算法开始,每个像素坐标点P(x, y)被转换到(r, theta)的曲线点上面,累加到对应的格子数据点,当一个波峰出现时候,说明有直线存在。同样的原理,我们可以用来检测圆,只是对于圆的参数方程变为如

下等式:

(x –a ) ^2 + (y-b) ^ 2 = r^2其中(a, b)为圆的中心点坐标,r圆的半径。这样霍夫的参数空间就变成一个三维参数空间。给定圆半径转为二维霍夫参数空间,变换相对简单,也比较常用。

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代码演示

新建一个项目opencv-0017,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法

开始做霍夫直接检测的编码

然后我们看看执行后的效果

原图为

获取到canny边缘的图为

可以看到获取到边缘后的我们的方形图实际的直线来说也并非很直。

最后就是我们的画线后的图

可以看到方形边缘有部分是画有绿色的线的,就是我们划出来的检测出的直线效果。

-END-

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原始发表:2018-05-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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