霍夫变换实现原理

TechnologyLover

于 2021-12-04 20:11:47 发布

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分类专栏：目标检测文章标签：计算机视觉 opencv 算法

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霍夫变换是一种在二值图像中寻找直线的算法，通过累加器统计穿过像素点的直线，适用于计算机视觉领域。文章介绍了霍夫变换的原理，包括如何利用(ρ, θ)参数表示直线，以及通过一个180×200的矩阵作为累加器进行直线检测的过程。" 72540793,3039001,RIPPER算法详解：规则生成与优化,"['机器学习', '规则学习', '数据挖掘', '算法优化']

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霍夫变换的目的是在二值图像中找出全部直线，并且这些直线必须穿过足够多的像素点。它的处理方法是，检查输入的二值分布图中每个独立的像素点，识别出穿过该像素点的所有可能直线。如果同一条直线穿过很多像素点，就说明这条直线明显到足以被认定。
为了统计某条直线被标识的次数，霍夫变换使用了一个二维累加器。累加器的大小依据(ρ, θ)的步长确定，其中(ρ, θ)参数用来表示一条直线。为了说明霍夫变换的功能，我们建立一个 180×200的矩阵（对应 θ 的步长为 π/180，ρ 的步长为 1）：

// 创建霍夫累加器
// 这里的图像类型为 uchar；实际使用时应该用 int 
cv::Mat acc(200,180,CV_8U,cv::Scalar(0

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