opencv 霍夫变换

最新推荐文章于 2024-06-13 17:41:29 发布

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最新推荐文章于 2024-06-13 17:41:29 发布 · 773 阅读

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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。

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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