9、图像中的形状检测技术详解

图像中的形状检测技术详解

在图像处理领域，形状检测是一项基础且重要的任务。本文将详细介绍几种常见的形状检测方法，包括霍夫变换检测直线和圆、广义霍夫变换以及随机抽样一致性（RANSAC）算法检测椭圆。

1. 霍夫变换检测直线和圆

霍夫变换是一种用于在图像中检测特定形状的经典算法。在OpenCV中， HoughLines() 函数用于检测直线，其输入参数如下：
- 二值边缘图像（例如Canny边缘检测器的输出）
- r和theta分辨率
- 累加器阈值，用于将 (r, theta) 点视为直线

graph TD;
    A[输入二值边缘图像] --> B[设置r和theta分辨率];
    B --> C[设置累加器阈值];
    C --> D[HoughLines()函数检测直线];
    D --> E[输出检测到的直线];

而对于圆的检测，圆可以由三个参数表示：圆心的两个坐标和半径。检测圆的策略如下：
- 使用2D累加器（映射到图像上的点）来累积圆心的投票。对于每个边缘点，通过增加沿法线对应的像素的累加器位置来投票。由于圆心位于所有法线上，随着对圆上所有像素进行此操作，圆心的投票数将开始增加。通过对该累加器进行阈值处理，可以找到圆心。
- 为每个候选圆心制作1D半径直方图以估计半径。属于候选圆心周围圆的每个边缘点将为几乎相同的半径投票（因为它们与圆心的距离几乎相同），而其他边缘点（可能属于其他候选圆心周围的圆）将为其他虚假半径投票。

OpenCV