霍夫變換原理及實現

霍夫變換是影象處理必然接觸到的乙個演算法，為了檢測出來直線和圓，橢圓之類的形狀。

比較好的教程霍夫變換原理

霍夫變換實現步驟：

import cv2

import numpy as np
def hough_detectline(img):
thetas=np.deg2rad(np.arange(0,180))
row,cols=img.shape
diag_len=np.ceil(np.sqrt(row**2+cols**2))
rhos=np.linspace(-diag_len,diag_len,int(2*diag_len))
cos_t=np.cos(thetas)
sin_t=np.sin(thetas)
num_theta=len(thetas)
#vote
vote=np.zeros((int(2*diag_len),num_theta),dtype=np.uint64)
y_inx,x_inx=np.nonzero(img)
#vote in hough space
for i in range(len(x_inx)):
x=x_inx[i]
y=y_inx[i]
for j in range(num_theta):
rho=round(x*cos_t[j]+y*sin_t[j])+diag_len
if isinstance(rho,int):
vote[rho,j]+=1
else:
vote[int(rho),j]+=1
return vote,rhos,thetas
#image = cv2.imread(r'c:\users\y\desktop\input_0.png')
#image_gray=cv2.cvtcolor(image,cv2.color_bgr2gray)
#image_binary=cv2.canny(image_gray,150,255)
image = np.zeros((500,500))
image[10:100, 10:100] = np.eye(90)
accumulator, rhos,thetas= hough_detectline(image)
#look for peaks
idx = np.argmax(accumulator)
rho = rhos[int(idx/accumulator.shape[1])]
theta = thetas[idx % accumulator.shape[1]]
k=-np.cos(theta)/np.sin(theta)
b=rho/np.sin(theta)
x=np.float32(np.arange(1,150,2))
#要在image 上畫必須用float32，要不然會報錯(float不行)
y=np.float32(k*x+b)
cv2.imshow("original image",image),cv2.waitkey(0)
for i in range(len(x)-1):
cv2.circle(image,(x[i],y[i]),5,(255,0,0),1)
cv2.imshow("hough",image),cv2.waitkey(0)
print ("rho=, theta="
.format(rho, np.rad2deg(theta)))

彩色影象->灰度圖

去噪（高斯核）

邊緣提取（梯度運算元、拉普拉斯運算元、canny、sobel）

二值化（判斷此處是否為邊緣點，就看灰度值==255）

對映到霍夫空間（準備兩個容器，乙個用來展示hough-space概況，乙個陣列hough-space用來儲存voting的值，因為投票過程往往有某個極大值超過閾值，多達幾千，不能直接用灰度圖來記錄投票資訊）

取區域性極大值，設定閾值，過濾干擾直線

繪製直線、標定角點

houghlinesp函式用法

lines = cv2.houghlinesp(edges,1,np.pi/180,10,minlinelength,maxlinegap)#返回的是所有檢測到的直線，每乙個元素line是乙個[x1,y1,x2,y2]的list

霍夫變換原理及OpenCV實現

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