opencv学习笔记(十六):霍夫变换

发布网友 发布时间：2024-10-23 22:33

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热心网友 时间：2024-10-24 03:24

霍夫变换是一种在图像中寻找直线、圆、椭圆等简单几何形状的有效方法。

霍夫变换原理基于笛卡尔坐标系与霍夫坐标系之间的映射。在笛卡尔坐标系中，一条直线表示为y=kx+b，而映射到霍夫坐标系后，该直线会对应一个点(k,b)。如果图像中有一个点(x0,y0)，在笛卡尔坐标系中过该点的直线可以表示为y0=kx0+b，进而推导出k、b在霍夫空间的关系为b=-kx0+y0，形成一条直线。通过在霍夫空间寻找交点，可以得到原坐标系下的直线。

实现流程包括：创建一个二维数组作为累加器，其行表示r，列表示θ；遍历原图中的每一个点，计算每个点在θ取0-180之间的每个r，如果这个数值在累加器中存在相应的位置，则在该位置上加1；搜索累加器中的最大值，并找到这个最大值对应的r和θ，可以表示出图像中的直线。

霍夫变换API需考虑直线的最小长度和最大像素点间距以避免误判。

霍夫变换不仅限于检测直线，还可以检测其他几何对象，如圆环。霍夫圆变换与直线变换原理类似，但需要考虑圆的半径和圆心坐标。使用两轮筛选策略，首先找出可能存在圆的位置，然后根据第一轮的结果筛选出合理的半径。霍夫圆变换也存在圆心间的最小距离、圆的最小半径和最大半径等参数，用于决定是否接受圆。

调用霍夫变换API前，对源图像进行平滑操作，减少噪声，避免误判。