霍夫變換是一種檢測(cè)任何形狀的流行技術(shù)，可以檢測(cè)形狀，即使它被破壞或扭曲一點(diǎn)點(diǎn).一條線(xiàn)可以表示成y = mx + c或參數(shù)形式，像ρ=xcosθ+ysinθ，其中ρ是從原點(diǎn)到直線(xiàn)的垂直距離，θ角是由這條垂線(xiàn)和水平軸以逆時(shí)針的方向形成的(這個(gè)方向取決于你如何表示坐標(biāo)系統(tǒng)，這種表示法在OpenCV中使用）

OpenCV中的Hough變換

cv.HoughLines()第一個(gè)參數(shù)，輸入圖像應(yīng)該是一個(gè)二值圖像，因此在應(yīng)用hough變換之前應(yīng)用閾值或使用Canny邊緣檢測(cè).第二和第三個(gè)參數(shù)分別是ρ和θ的精度.第四個(gè)參數(shù)是閾值，這意味著它應(yīng)該被視為一條直線(xiàn).記住，選票的數(shù)量取決于直線(xiàn)上的點(diǎn)的數(shù)量,所以它表示應(yīng)該檢測(cè)到的最小長(zhǎng)度.

import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread(’img.jpg’)gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,200)for line in lines: rho,theta = line[0] a = np.cos(theta) b = np.sin(theta) x0 = a*rho y0 = b*rho x1 = int(x0 + 1000*(-b)) y1 = int(y0 + 1000*(a)) x2 = int(x0 - 1000*(-b)) y2 = int(y0 - 1000*(a)) cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)cv2.imshow(’show’,img)cv2.waitKey()

概率Hough變換

在hough轉(zhuǎn)換中，你可以看到，即使對(duì)于一個(gè)有兩個(gè)參數(shù)的線(xiàn)，它也需要大量的計(jì)算.概率Hough變換是我們所見(jiàn)的Hough變換的一個(gè)優(yōu)化,它并沒(méi)有把所有的要點(diǎn)都考慮進(jìn)去,相反，它只需要一個(gè)隨機(jī)子集，對(duì)行檢測(cè)來(lái)說(shuō)足夠.

cv2.HoughLinesP(image, rho, theta, threshold[, lines[, minLineLength[, maxLineGap]]])

minLineLength：最小長(zhǎng)度的線(xiàn)。比這更短的線(xiàn)段被拒絕了。 maxLineGap：最大限度允許線(xiàn)段之間的間隙把它們當(dāng)作一條線(xiàn)來(lái)對(duì)待

import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread(’img.jpg’)gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180,100, minLineLength=100, maxLineGap=10)for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0,255,0), 2)cv2.imshow(’show’,img)cv2.waitKey()

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