17、图像中线条、轮廓和连通组件的提取

图像中线条、轮廓和连通组件的提取

在图像处理领域，提取线条、轮廓和连通组件是非常重要的任务，它们有助于我们识别和分析图像中的各种对象。下面将详细介绍相关的方法和技术。

1. 霍夫变换检测直线

霍夫变换的目标是在二值图像中找到通过足够多像素点的所有直线。其工作原理是考虑输入二值图中的每个像素点，并确定通过该点的所有可能直线。当同一条直线通过多个点时，就认为这条直线是显著的。

霍夫变换使用二维累加器来统计给定直线被识别的次数。累加器的大小由所采用直线表示的 (ρ,θ) 参数的指定步长定义。下面是创建霍夫累加器的代码示例：

// Create a Hough accumulator
// here a uchar image; in practice should be ints
cv::Mat acc(200,180,CV_8U,cv::Scalar(0));

对于图像中的一个点，例如 (50,30)，可以通过遍历所有可能的 θ 角度（步长为 π/180）并计算相应的 ρ 值来确定通过该点的所有直线：

// Choose a point
int x=50, y=30;
// loop over all angles
for (int i=0; i<180; i++) {
  double theta= i*PI/180.;
  // find corresponding rho value
  double rho= x*std::cos(theta)+y*std::sin(theta);