opencv 霍夫变换

本文介绍了OpenCV中霍夫变换的两种形式:霍夫线变换和霍夫圆变换。霍夫线变换包括标准霍夫变换SHT、多尺度霍夫变换MSHT和累计概率霍夫变换PPHT,详细阐述了它们的原理、API参数及应用场景。霍夫圆变换则利用霍夫梯度法优化了基础的Hough变换,提高了速度。文章还讨论了检测圆心和半径的方法,并指出实际应用中可能需要调整参数以获取理想结果。

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一、霍夫线变换

坐标系的角度:

说起直线,我们会想到笛卡尔坐标系(即x-y坐标系)下的直线方程,细分之则有点斜式、截距式等, y=kx+b 是我们最熟悉的一种。但直线垂直于x轴时斜率 k 不存在,这给我们带来许多不便之处。

这时极坐标就carry全场了,它与笛卡尔坐标系的转换关系: \rho=xcos\theta+ysin\theta ,变形可得 y= -\frac{cos\theta}{sin\theta}x+\frac{\rho}{sin\theta}\rho 为原点到直线的距离,也常用 r 表示,示意图如下:

由此极坐标下,直线可用 \left( \rho,\theta \right) 表示。这就启发我们,同一直线上的点具有相同的 \left( \rho,\theta \right)

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