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Opencv2系列学习笔记11(霍尔夫变换)

2017-02-23 20:20 441 查看
本节主要介绍如何用Hough变换检测直线和圆

一:Hough变换检测直线

<1> 原始Hough变换

思想:先求出图像中每点的极坐标方程<如下图>,相交于一点的极坐标曲线的个数大于最小投票数,则将该点所对应的(p,
r0)放入vector中,即得到一条直线,lines中存储的是极坐标方程的参数

注意hough变换要求输入的是包含一组点的二值图像。

代码:

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Canny(image, result, 150, 220);  

    vector<Vec2f> lines;  

    HoughLines(result, lines, 1, PI/180, 120);  

    for(size_t i = 0; i < lines.size(); i++)  

    {  

        float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];  

        Point pt1, pt2;  

        double a = cos(theta), b = sin(theta);  

        double x0 = a * rho, y0 = b * rho;  

        pt1.x = cvRound(x0+ 1000*(-b));  

        pt1.y = cvRound(y0 + 1000*a);  

        pt2.x = cvRound(x0 - 1000*(-b));  

        pt2.y = cvRound(y0 - 1000*a);  

        line(image, pt1, pt2, Scalar(255), 3, CV_AA);  

    }  

其中1和PI/180是直线搜索是的步进尺寸。

结果:

canny后得结果:



hough变换后:



<2>概念Hough变换

思想:不是系统的进行扫描图像,而是随机挑选像素点,一旦累加器中某一项达到给定的最小值,那么扫描沿着对应直线的像素并移除所有经过的像素点。得到的可以说是一条线段

       获得一条直线即将(x0, y0, x1, y1)放入vector中

代码:

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vector<Vec4i> lines;  

    HoughLinesP(result, lines, 1, PI/180, 50, 50, 120);  

    for(size_t i = 0; i < lines.size(); i++)  

    {  

        Vec4i l = lines[i];  

        line(image, Point(l[0], l[1]), Point(l[2],l[3]),Scalar(255), 3, CV_AA);  

    }  

结果:



二:Hough变换检测圆

事实上,任何可以用参数方程表示的几何体都可尝试用hough变换进行检测。检测圆整合了canny检测和hough变换。

注意在hough圆变换前对图像进行平滑,这样可以减少可能引起误检测的图像噪点。

代码:

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GaussianBlur(image, result, Size(5, 5), 1.5);  

    vector<Vec3f> circles;  

    HoughCircles(result, circles, CV_HOUGH_GRADIENT,   

        2,           //  累加器的分辨率  

        50,         // 两个圆之间的最小距离  

        200,        //  canny 高阀值  

        100,        //  最小投票数  

        25, 100);  

    for(vector<Vec3f>::const_iterator itc = circles.begin(); itc != circles.end(); ++itc)  

    {  

        circle(image, Point((*itc)[0], (*itc)[1]), (*itc)[2], Scalar(255), 2);  

    }  

结果:

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标签:  opencv hough