2019-8-21 opencv图像处理13-霍夫曼直线变换（Hough Line Transform ）-识别图像中直线

最新推荐文章于 2022-08-10 16:04:11 发布

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本文介绍了OpenCV中的霍夫曼直线变换和概率霍夫曼变换，详细阐述了这两种变换的工作原理和实现方式。霍夫曼变换用于检测图像中的直线，通过累加器阵列找到具有最高值的(ρ,θ)来确定直线。概率霍夫曼变换则是一种优化，只需处理部分点即可检测直线，降低了计算量。OpenCV提供了cv.HoughLines()和cv.HoughLinesP()函数实现这两种变换，后者返回线段的两个端点。" 88238785,7470250,蓝桥杯汉字字形复原与隐藏信息解析,"['编程竞赛', '数据解析', '位操作', '算法']

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官网参见 https://docs.opencv.org/3.4.1/d6/d10/tutorial_py_houghlines.html
以前自己也了解过了，https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42555985/article/details/93467432

这里为了确保资料完成性，就按照官网内容再了解一下。

霍夫曼变换 是一种用来检测任何形状的通用技术，只要这个形状可以用数学公式表示就行。即使形状是有一点破损的，或者扭曲的，也可以用霍夫曼变换来检测出。

直线可以用y=mx+c 表示，也可以用极坐标形式ρ=xcosθ+ysinθ表示，其中ρ是从原点到直线的垂直距离，θ是直线的垂线和水平轴形成的逆时针夹角（这里描述的是opencv中的定义，参见下图）。
在这里插入图片描述
如果直线从原点下方经过，ρ>0，θ<180度
如果直线从原点上方经过，ρ<0，θ<180度
垂直线，θ=0。水平线，θ=90。

现在来看一下霍夫曼直线变换。我们已经知道每条直线可以用(ρ,θ)表示。所以先创建一个二维数组（累加器，保存2个参数的值），把它初始化设置为0。ρ表示行，θ表示列。数组大小取决于所需要的检测精度。假设你需要角度精度为1度，那数组就要180列。对于ρ，最大值就是图像的对角线距离，所以要达到1个像素的精度，那么数组的行数就是图像对角线距离。

假设有一个100*100的图像，有一条水平直线在图像中央。取直线上的一个点，你知道它的值为(x,y)，在直线方程式中就可以把θ=0,1,2,…,180代入其中，获得对应的ρ值。对于每一个(ρ,θ)，在累加器中对应的(ρ,θ)单元格的值加1。所以现在累加器中，单元格(50,90) = 1 。（注意：一个点可能存在与多条直线中，所以对于直线上的每一个点可能是累加器中的多个值同时加1）

然后取直线上第二个点。做上面同样的操作，增加累加器中对