tianwaifeimao的专栏

发布时间：2016-11-20 18:15

  本文关键词：霍夫变换，由笔耕文化传播整理发布。

霍夫变换是一种全局检测直线的方法，速度慢，会将一些不连续的线段判定为连续的线段。

理论：

1.在图像中检测直线的问题，其实质是找到构成直线的所有的像素点。那么问题就是从找到直线，变成找到符合y=mx+c的所有(x,y)的点的问题。

2.进行坐标系变化y=mx+c，变成c=-xm+y。这样表示为过点（m,c）的直线束。

  

3.xy空间的直线上每一个点在MC坐标系中都表现为经过(m,c)的直线。找到所有点的问题，转变为寻找直线的问题。

4.对于图像中的每一个点，在MC坐标系中对应着很多的直线。找到直线的交点，就对应着找到图像中的直线。

实际在使用这一原理的时候，不是采用直线的斜率和截距公式，而是用

如何实现：

1.       将θ角在-90度到90度的范围里，划分为很多区间，对所有的像素点(x,y)在所有θ角的时候，求出ρ.从而累加ρ值出现的次数。高于某个阈值的ρ就是一个直线。

2.       这个过程就类似于如下一个二维的表格，横坐标就是θ角，ρ就是到直线的最短距离。

横坐标θ不断变换，对于所有的不为0的像素点，，计算出ρ，找到ρ在坐标(θ,ρ)的位置累加1.

3.       上图中局部最大的就是找到的直线的θ和ρ的值。

代码简要说明：

for( ang = 0, n = 0; n < numangle; ang += theta, n++ ) { tabSin[n] = (float)(sin(ang) * irho); tabCos[n] = (float)(cos(ang) * irho); } // stage 1. fill accumulator for( i = 0; i < height; i++ ) for( j = 0; j < width; j++ ) { if( image[i * step + j] != 0 ) for( n = 0; n < numangle; n++ ) { r = cvRound( j * tabCos[n] + i * tabSin[n] ); r += (numrho - 1) / 2; accum[(n+1) * (numrho+2) + r+1]++; } } // stage 2. find local maximums for( r = 0; r < numrho; r++ ) for( n = 0; n < numangle; n++ ) { int base = (n+1) * (numrho+2) + r+1; if( accum[base] > threshold && accum[base] > accum[base - 1] && accum[base] >= accum[base + 1] && accum[base] > accum[base - numrho - 2] && accum[base] >= accum[base + numrho + 2] ) sort_buf[total++] = base; } // stage 3. sort the detected lines by accumulator value icvHoughSortDescent32s( sort_buf, total, accum ); // stage 4. store the first min(total,linesMax) lines to the output buffer linesMax = MIN(linesMax, total); scale = 1./(numrho+2); for( i = 0; i < linesMax; i++ ) { CvLinePolar line; int idx = sort_buf[i]; int n = cvFloor(idx*scale) - 1; int r = idx - (n+1)*(numrho+2) - 1; line.rho = (r - (numrho - 1)*0.5f) * rho; line.angle = n * theta; cvSeqPush( lines, &line ); }
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  本文关键词：霍夫变换，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：183916