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1，MATLAB的hough變換
2，霍夫變換直線檢測(cè)原理
3，hough變換能檢測(cè)無(wú)規(guī)則的曲線嗎
4，MATLAB數(shù)字圖像處理 Hough變換
5，Hough變換檢測(cè)直線時(shí)能檢測(cè)什么樣的圖像
6，Hough變換
7，什么是Hough變換
8，Python OpenCV 霍夫Hough Transform直線變換檢測(cè)原理圖像處理第 3
9，求hough變換問(wèn)題
10，c 中關(guān)于角度計(jì)算的hough算法

1，MATLAB的hough變換

edge函數(shù)可以求canny邊緣 houghlines函數(shù)可以求直線信息

MATLAB的hough變換

2，霍夫變換直線檢測(cè)原理

霍夫變換（Hough Transform）于1962年由Paul Hough 首次提出，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推廣使用，是圖像處理領(lǐng)域內(nèi)從圖像中檢測(cè)幾何形狀的基本方法之一。經(jīng)典霍夫變換用來(lái)檢測(cè)圖像中的直線，后來(lái)霍夫變換經(jīng)過(guò)擴(kuò)展可以進(jìn)行任意形狀物體的識(shí)別，例如圓和橢圓?；舴蜃儞Q運(yùn)用兩個(gè)坐標(biāo)空間之間的變換，將在一個(gè)空間中具有相同形狀的曲線或直線映射到另一個(gè)坐標(biāo)空間的一個(gè)點(diǎn)上形成峰值，從而把檢測(cè)任意形狀的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為統(tǒng)計(jì)峰值問(wèn)題。給定一幅圖像（一般為二值圖像）中的點(diǎn)集合，如何檢測(cè)直線？一種解決方法：任選一對(duì)點(diǎn)，決定一條線，然后測(cè)試所有其他點(diǎn)是否接近這條線，從而得出接近這條特殊線的所有點(diǎn)的子集。該方法比較復(fù)雜。另外一種方法便是采用霍夫變換?；舴蜃儞Q是圖像處理必然接觸到的一個(gè)算法，它通過(guò)一種投票算法檢測(cè)具有特定形狀的物體,該過(guò)程在一個(gè)參數(shù)空間中通過(guò)計(jì)算累計(jì)結(jié)果的局部最大值得到一個(gè)符合該特定形狀的集合作為霍夫變換結(jié)果，該方法可以進(jìn)行圓，直線，橢圓等形狀的檢測(cè)。在車道線檢測(cè)中，當(dāng)初考慮的一個(gè)方案便是采用霍夫變換檢測(cè)直線進(jìn)行車道線提取。

霍夫變換直線檢測(cè)原理

3，hough變換能檢測(cè)無(wú)規(guī)則的曲線嗎

不行，只能檢測(cè)直線和特定形狀的曲線，就是說(shuō)曲線的公式必須是預(yù)先知道的，轉(zhuǎn)換曲線是也是先對(duì)曲線求導(dǎo)數(shù)，轉(zhuǎn)換成直線形式。

hough 求助編輯百科名片國(guó)內(nèi)外對(duì)hough變換的研究及應(yīng)用動(dòng)態(tài)：hough變換于1962年由paul hough提出，并在美國(guó)作為專利被發(fā)表。它所實(shí)現(xiàn)的是一種從圖像空間到參數(shù)空間的映射關(guān)系。由于具有一些明顯優(yōu)點(diǎn)和可貴性質(zhì)

hough變換能檢測(cè)無(wú)規(guī)則的曲線嗎

4，MATLAB數(shù)字圖像處理 Hough變換

Hough變換是1962年由Hough提出來(lái)的，用于檢測(cè)圖像中直線、圓、拋物線、橢圓等形狀能夠用一定函數(shù)關(guān)系描述的曲線。在這里我們重點(diǎn)研究的是利用Hough變換檢測(cè)圖中的直線。對(duì)于上圖中的直線L，用常規(guī)方程表示 L: y=ax+b 那么用極坐標(biāo)怎么表示呢？對(duì)于任意的R,都有 R×cos(β-θ)=ρ 展開(kāi)得 R×cosβcosθ+R×sinβsinθ=ρ 又x=R×cosβ y=R×sinβ（這個(gè)就不用解釋了吧高中知識(shí)了 O(∩_∩)O） x×cosθ+y×sinθ=ρ 從這個(gè)極坐標(biāo)表示的式子來(lái)看，是不是在一條直線上面所有的（x，y）都對(duì)應(yīng)一個(gè)ρ、θ呢？所以這個(gè)就是hough變換的：點(diǎn)-線對(duì)偶性通俗的講：在直角坐標(biāo)系中的一條直線，在極坐標(biāo)下，其實(shí)就是一個(gè)點(diǎn)，坐標(biāo)為（ρ，θ）由a、b兩圖：位于一條直線上的兩點(diǎn)，在極坐標(biāo)會(huì)產(chǎn)生一個(gè)交點(diǎn)，說(shuō)明他們共線。可是在直角坐標(biāo)系中明明只有兩個(gè)點(diǎn)，b圖中反而是兩條曲線？對(duì)于任意一點(diǎn)，過(guò)該點(diǎn)有無(wú)數(shù)條直線，每條直線都有一個(gè)（ρ，θ）值，那么無(wú)數(shù)條直線，就會(huì)組成連續(xù)的（ρ，θ）值，就會(huì)構(gòu)成極坐標(biāo)系下的一條連續(xù)曲線。這樣，我們對(duì)一副圖像所有點(diǎn)進(jìn)行同樣的操作，得到一副（ρ，θ）圖像。如果我們需要找出圖像中最長(zhǎng)的那條直線，那么肯定組成該直線的點(diǎn)最多，那么在極坐標(biāo)系中肯定有個(gè)（ρ，θ）點(diǎn)是有最多條直線相交得到的。如下圖，利用函數(shù)就可以找到相交曲線數(shù) 最多的一個(gè)點(diǎn)。那么找到該點(diǎn)有什么用呢？找到該點(diǎn)，就可以得到（ρ，θ）值、直線起始、終止點(diǎn)坐標(biāo)。（MATLAB提供函數(shù)支持）這里來(lái)說(shuō)說(shuō)，計(jì)算機(jī)是怎么由（ρ，θ）坐標(biāo)圖找到相交曲線最多的那個(gè)點(diǎn)。首先，提供一個(gè)坐標(biāo)軸這里就說(shuō)簡(jiǎn)單些：在基礎(chǔ)二我們可以得出一個(gè)點(diǎn)在極坐標(biāo)系下的一條曲線然后我們對(duì)該曲線進(jìn)行細(xì)分，分成很多個(gè)點(diǎn) （得到坐標(biāo)）在第一步提供的坐標(biāo)軸里面，凡是前面分出來(lái)的點(diǎn)坐標(biāo)，該位置的值就累加1 重復(fù)所有點(diǎn)，就可以得出一副累加圖如果需要找到曲線相交最多那個(gè)點(diǎn)，就只需要在該坐標(biāo)軸中找到值最大的點(diǎn)坐標(biāo)即可。結(jié)果

5，Hough變換檢測(cè)直線時(shí)能檢測(cè)什么樣的圖像

http://www.baidu.com/s?ie=gb2312&bs=Hough%B1%E4%BB%BB%BC%EC%B2%E2%D6%B1%CF%DF%CA%B1%C4%DC%BC%EC%B2%E2%CA%B2%C3%B4%D1%F9%B5%C4%CD%BC%CF%F1%3F&sr=&z=&cl=3&f=8&tn=baidu&wd=Hough%B1%E4%BB%BB%BC%EC%B2%E2%D6%B1%CF%DF%CA%B1%C4%DC%BC%EC%B2%E2%CA%B2%C3%B4%D1%F9%B5%C4%CD%BC%CF%F1%3F&ct=0 進(jìn)去就知道了

6，Hough變換

Hough變換是利用圖像全局特性有可能把邊緣象素連接起來(lái)組成區(qū)域封閉邊界的一種方法。在預(yù)先知道區(qū)域形狀的條件下，利用Hough變換可以方便地得到邊界曲線，把不連續(xù)的邊緣象素點(diǎn)連接起來(lái)，還可以直接檢測(cè)某些已知形狀的目標(biāo)，并有可能確定邊界到亞象元精度。其主要優(yōu)點(diǎn)是受噪聲和曲線間斷的影響小。為了便于理解Hough變換這種功能，先舉一個(gè)簡(jiǎn)單例子。設(shè)給定圖像中的n個(gè)點(diǎn)，要從中確定連在同一直線上的點(diǎn)的子集。這可看作已檢測(cè)出的若干點(diǎn)，去求出它們所在的直線。一種直接解決辦法是先確定所有由任意兩點(diǎn)決定的直線（約需n2次運(yùn)算以確定n（n-1）/2 條直線），再找出接近具體直線的點(diǎn)的集合（約需n2次運(yùn)算以比較n個(gè)點(diǎn)中的每一個(gè)與n（n-1）/2條直線中的每一條）。這么大的計(jì)算量實(shí)際上不易實(shí)現(xiàn)。如果用Hough變換：的方法就可用較少的計(jì)算量來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。這種變換的基本思想是點(diǎn)一線的對(duì)偶性，Duality在圖像空間XY中，所有過(guò)點(diǎn)（x，y）的直線都滿足方程：Y=px + q （5-15）式中P為斜率，q為截距，式（5-15）也可以寫(xiě)成：q=- px + Y （5-16）式（5-16）可以認(rèn)為是代表參數(shù)空間PQ中過(guò)點(diǎn)（p，q）的一條直線?，F(xiàn)在來(lái)看圖5-9a表示圖像空間，（b）表示參數(shù)空間。在圖像空間XY中，過(guò)點(diǎn)（xi，yi）的通用直線方程按式（5-15）可寫(xiě)為yi=pxi+q，也可以按式（5-16）寫(xiě)為q=-pxi+yi；它表示在參數(shù)空間PQ里的另一條直線。設(shè)這兩條直線在參數(shù)空間PQ里相交于點(diǎn)（p′，q′），這里點(diǎn)（p′，q′）對(duì)應(yīng)圖像空間XY中一條過(guò)點(diǎn)（xi，yi）和（xi，yi）的直線，因此在圖像空間XY中過(guò)點(diǎn)（xi，yi）和（xj，yj）的直線上的每個(gè)點(diǎn)都對(duì)應(yīng)在參數(shù)空間PQ里的一條直線，這條直線相交于點(diǎn)（p′，q′）。由此可知，在圖像空間中共線的點(diǎn)對(duì)應(yīng)在參數(shù)空間里相交的線。反過(guò)來(lái)在參數(shù)空間中相交于同一個(gè)點(diǎn)的所有直線在圖像空間里都有共線的點(diǎn)與之對(duì)應(yīng)。這就是點(diǎn)線對(duì)偶性。Hough變換就是根據(jù)這些關(guān)系把在圖像空間中的檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間里，通過(guò)較簡(jiǎn)單的累加統(tǒng)計(jì)完成檢測(cè)任務(wù)。在具體計(jì)算時(shí)需要在參數(shù)空間PQ里建立一個(gè)二維累加數(shù)組。設(shè)這個(gè)累加數(shù)組為A（p，q），如圖5-10所示。其中［Pmin，Pmax］和［qmin，qmax］分別為預(yù)期的斜率和截距的取值范圍。開(kāi)始時(shí)置數(shù)組A為零，然后對(duì)每一個(gè)圖像空間中的給定點(diǎn)，讓p取遍p軸上所有可能的值，并根據(jù)式（5-16）算出對(duì)應(yīng)的q，再根據(jù)p和q的值（設(shè)都已經(jīng)取整）對(duì)A累加：A（p，q）=A（p，q）+1，累加結(jié)束后，根據(jù)A（p，q）的值就可知道有多少點(diǎn)是共線的，即A（p，q）的值就是在（p，q）處共線點(diǎn)的個(gè)數(shù)。同時(shí)（p，q）值也給出了直線方程的參數(shù)，于是我們得到了點(diǎn)所在的線。圖5-9 圖像空間和參數(shù)空間中點(diǎn)和線的對(duì)偶性圖5-10 參數(shù)空間里的累加數(shù)組示意圖假設(shè)我們把P軸分成K份，即P取K個(gè)值，那么對(duì)每一個(gè)點(diǎn)（xk，yk）由式（5-16）可得到q的K個(gè)值。因?yàn)閳D中有n個(gè)點(diǎn)，所以這里就需要nK次運(yùn)算?？梢?jiàn)運(yùn)算量是n的線性函數(shù)。如果K比n小，則總計(jì)算量必小于n2，這就是Hough變換的優(yōu)勢(shì)所在。Hough變換不僅可用來(lái)檢測(cè)直線和連接處在同一條直線上的點(diǎn)，也可以用來(lái)檢測(cè)滿足解析式f（x，c）=0形式的各類曲線并把曲線上的點(diǎn)連接起來(lái)。這里x是一個(gè)坐標(biāo)矢量，在二維圖像中是一個(gè)二維矢量，c是一個(gè)系數(shù)矢量，它可以根據(jù)曲線的不同，從二維、三維到四維等，凡能寫(xiě)出方程的圖形，都可以利用Hough變換來(lái)檢測(cè)。自然界有許多要素有一定的形狀、分布與伸展方向，但可能受其他因素遮蔽而顯現(xiàn)得不清晰或斷斷續(xù)續(xù)，例如，地質(zhì)體的線性構(gòu)造、環(huán)形構(gòu)造等，在地質(zhì)探礦、地質(zhì)穩(wěn)定性分析等方面都有重要意義，可是在遙感圖像上有時(shí)反映得不太清楚，如果借鑒Hough變換的基本思想來(lái)處理圖像，可能有助于構(gòu)造信息的提取。

7，什么是Hough變換

Hough變換是一種使用表決原理的參數(shù)估計(jì)技術(shù)。其原理是利用圖像空間和Hough參數(shù)空間的點(diǎn)－線對(duì)偶性，把圖像空間中的檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間。通過(guò)在參數(shù)空間里進(jìn)行簡(jiǎn)單的累加統(tǒng)計(jì)，然后在Hough參數(shù)空間尋找累加器峰值的方法檢測(cè)直線。Hough變換的實(shí)質(zhì)是將圖像空間內(nèi)具有一定關(guān)系的像元進(jìn)行聚類，尋找能把這些像元用某一解析形式聯(lián)系起來(lái)的參數(shù)空間累積對(duì)應(yīng)點(diǎn)。在參數(shù)空間不超過(guò)二維的情況下，這種變換有著理想的效果。

你你說(shuō)的是什么意思說(shuō)的

hough變換利用圖像空間和hough參數(shù)空間的點(diǎn)－線對(duì)偶性，把圖像空間中的檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間。通過(guò)在參數(shù)空間里進(jìn)行簡(jiǎn)單的累加統(tǒng)計(jì)，然后在hough參數(shù)空間尋找累加器峰值的方法檢測(cè)直線。例如，圖1(a)中的九條線段對(duì)應(yīng)于如圖1(b)所示的其hough參數(shù)空間的九個(gè)累加器峰值。圖1(b)中，hough參數(shù)空間的橫縱坐標(biāo)分別為直線極坐標(biāo)方程:ρ＝x×cos(θ) + y×sin(θ) 的兩個(gè)參數(shù)ρ和θ。九個(gè)峰值的ρ和θ值唯一的確定其對(duì)應(yīng)線段所在直線的兩個(gè)參數(shù)。并且線段的長(zhǎng)度決定坐標(biāo)(ρ,θ)處的累加值的大小。

8，Python OpenCV 霍夫Hough Transform直線變換檢測(cè)原理圖像處理第 3

霍夫變換（Hough Transform）是圖像處理領(lǐng)域中，從圖像中識(shí)別幾何形狀的基本方法之一。主要識(shí)別具有某些相同特征的幾何形狀，例如直線，圓形，本篇博客的目標(biāo)就是從黑白圖像中識(shí)別出直線。翻閱霍夫直線變換的原理時(shí)候，橡皮擦覺(jué)得原理部分需要先略過(guò)，否則很容易在這個(gè)地方陷進(jìn)去，但是問(wèn)題來(lái)了，這個(gè)原理略過(guò)了，直接應(yīng)用函數(shù)，里面有些參數(shù)竟然看不懂。例如極坐標(biāo)，角度掃描范圍，這種函數(shù)就屬于繞不過(guò)去的知識(shí)點(diǎn)了，所以本文轉(zhuǎn)移方向，死磕原理，下面的博文將語(yǔ)無(wú)倫次的為你展示如何學(xué)習(xí)原理知識(shí)。因?yàn)閿?shù)學(xué)知識(shí)的貧乏，所以在學(xué)習(xí)階段會(huì)涉及到很多基礎(chǔ)概念的學(xué)習(xí)，一起來(lái)吧。首先找到相對(duì)官方的資料，打開(kāi)該地址下面是一個(gè)數(shù)學(xué)小白對(duì)原理的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)。教材說(shuō)：眾所周知，一條直線在圖像二維空間可由兩個(gè)變量表示。抱歉，小白還真不知道……即使學(xué)習(xí)過(guò)，這些年也早已經(jīng)還給老師了。一開(kāi)始難道要學(xué)習(xí)笛卡爾坐標(biāo)系，不，你低估小白的能力了，我第一個(gè)查詢的是 θ 讀作西塔，是一個(gè)希臘字母。什么是笛卡爾坐標(biāo)系？這個(gè)比較簡(jiǎn)單，直角坐標(biāo)系。斜率和截距斜率，亦稱“角系數(shù)”，表示一條直線相對(duì)于橫坐標(biāo)軸的傾斜程度。一條直線與某平面直角坐標(biāo)系橫坐標(biāo)軸正半軸方向的夾角的正切值即該直線相對(duì)于該坐標(biāo)系的斜率。如果直線與 x 軸互相垂直，直角的正切直無(wú)窮大，故此直線不存在斜率。對(duì)于一次函數(shù) y=kx+b ， k 就是該函數(shù)圖像的斜率。在學(xué)習(xí)的時(shí)候，也學(xué)到如下內(nèi)容：截距：對(duì) x 的截距就是 y=0 時(shí)， x 的值，對(duì) y 的截距就是 x=0 時(shí)， y 的值，截距就是直線與坐標(biāo)軸的交點(diǎn)的橫（縱）坐標(biāo)。 x 截距為 a ， y 截距 b ，截距式就是： x/a+y/b=1（a≠0且b≠0）。斜率：對(duì)于任意函數(shù)上任意一點(diǎn)，其斜率等于其切線與 x 軸正方向所成的角，即 k=tanα 。 ax+by+c=0中，k=-a/b 。什么是極坐標(biāo)系？關(guān)于極坐標(biāo)系，打開(kāi) 百度百科學(xué)習(xí)一下即可。重點(diǎn)學(xué)到下面這個(gè)結(jié)論就行：找資料的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)一個(gè)解釋的比較清楚的博客，后續(xù)可以繼續(xù)學(xué)習(xí)使用。繼續(xù)閱讀資料，看到如下所示的圖，這個(gè)圖也出現(xiàn)在了很多解釋原理的博客里面，但是圖下面寫(xiě)了一句話在這里直接蒙掉了，怎么就表示成極坐標(biāo)系了？上面這個(gè)公式依舊是笛卡爾坐標(biāo)系表示直線的方式呀，只是把 k 和 b 的值給替換掉了。為何是這樣的，具體原因可以參照下圖。 <center>chou 圖</center> 繼續(xù)尋找關(guān)于霍夫變換的資料，找到一個(gè)新的概念霍夫空間。在笛卡爾坐標(biāo)系中，一條直線可以用公式表示，其中 k 和 b 是參數(shù)，表示的是斜率和截距。接下來(lái)將方程改寫(xiě)為，這時(shí)就建立了一個(gè)基于 k - b 的笛卡爾坐標(biāo)系。此時(shí)這個(gè)新的方程在 k - b 坐標(biāo)系也有一個(gè)新的直線。你可以在紙上畫(huà)出這兩個(gè)方程對(duì)應(yīng)的線和點(diǎn)，如下圖所示即可。 <center>chou 圖</center> 新的 k - b 坐標(biāo)系就叫做霍夫空間，這時(shí)得到一個(gè)結(jié)論，圖像空間 x - y 中的點(diǎn) 對(duì)應(yīng)了霍夫空間 k - b 中的一條直線，即圖像空間的點(diǎn)與霍夫空間的直線發(fā)生了對(duì)應(yīng)關(guān)系。如果在圖像空間 x - y 中在增加一個(gè)點(diǎn) ，那相應(yīng)的該點(diǎn)在霍夫空間也會(huì)產(chǎn)生相同的點(diǎn)與線的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并且 A 點(diǎn)與 B 點(diǎn)產(chǎn)生的直線會(huì)在霍夫空間相交于一個(gè)點(diǎn)。而這個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)值就是直線 AB 的參數(shù)。如果到這里你掌握了，這個(gè)性質(zhì)就為我們解決直線檢測(cè)提供了方法，只需要把圖像空間的直線對(duì)應(yīng)到霍夫空間的點(diǎn)，然后統(tǒng)計(jì)交點(diǎn)就可以達(dá)到目的，例如圖像空間中有 3 條直線，那對(duì)應(yīng)到霍夫空間就會(huì)有 3 個(gè)峰值點(diǎn)。遍歷圖像空間中的所有點(diǎn)，將點(diǎn)轉(zhuǎn)換到霍夫空間，形成大量直線，然后統(tǒng)計(jì)出直線交會(huì)的點(diǎn)，每個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)都是圖像空間直線方程參數(shù)，這時(shí)就能得到圖像空間的直線了。上述的內(nèi)容沒(méi)有問(wèn)題，但是存在一種情況是，當(dāng)直線趨近于垂直時(shí)，斜率 k 會(huì)趨近于無(wú)窮大，這時(shí)就沒(méi)有辦法轉(zhuǎn)換了，解決辦法是使用法線來(lái)表示直線。上文提及的斜截式如下：通過(guò)第二個(gè)公式，可以得到下述公式：此時(shí)，我們可以帶入一些數(shù)值進(jìn)行轉(zhuǎn)換。圖像空間有如下的幾個(gè)點(diǎn)：轉(zhuǎn)換后的函數(shù)，都可以在霍夫空間 θ - ρ （橫坐標(biāo)是 θ ，縱坐標(biāo)是 ρ ）進(jìn)行表示。原理這時(shí)就比較清晰了：除了一些數(shù)學(xué)知識(shí)以外，經(jīng)典的博客我們也有必要記錄一下，方便后面學(xué)習(xí)的時(shí)候，進(jìn)行復(fù)盤(pán)。本部分用于記錄本文中提及的相關(guān)數(shù)學(xué)原理，后續(xù)還要逐步埋坑。今天涉及了一點(diǎn)點(diǎn)數(shù)學(xué)知識(shí)，能力限制，大家一起學(xué)習(xí)，有錯(cuò)誤的地方，可以在評(píng)論區(qū)指出，不勝感激。希望今天的 1 個(gè)小時(shí)（今天內(nèi)容有點(diǎn)多，不一定可以看完），你有所收獲，我們下篇博客見(jiàn)~ 相關(guān)閱讀技術(shù)專欄逗趣程序員

9，求hough變換問(wèn)題

這樣的代碼網(wǎng)上很多。這個(gè)是我copy來(lái)的 Input: Original image in the form of an array: Image1[xMax][yMax] Output: New image : Image2 [xMax][yMax] containing the detected straight lines. Intermediate data structure: Hough [tMax][rMax] to calculate the corresponding lines. Algorithm: /* Fill in the Hough array*/ for (x=0; x< xMax; x++)for (y=0 ; y< yMax ; y++)if ( Image1[x][y] > IThresh)for (t=0 ; t< tMax ; t++)r = (x-xMax/2)*cos(t) +(y-yMax/2)*sin(t) ; if (r >0) } /* Process Hough array to find strong maxima */ for (t = 0; t < tMax / 2; t++) for (r = 0; r < rMax; r++) if (Hough[t][r] > Hthresh) /* Check 5x5 neighborhood for max */ max = TRUE; for (dt = (t - 2); dt <= (t + 2); dt++) for (dr = (r - 2); dr <= (r + 2); dr++) if ((dr >= 0) && (dr < rMax) && (dt >= 0) && (dt < tMax) && (Hough[dt][dr] > Hough[t][r])) max = FALSE; break; } /* Process Hough array to create output image array */ if (max == TRUE) makeLine(r, t); } } void makeLine (r,t) for (x=0 ; x<xMax ; x++) /* calculate y = r/sin (t) ?x*cotg(t) and fill in the Image2 array */ } /********************************************************/

這樣的代碼網(wǎng)上很多。這個(gè)是我copy來(lái)的 Input: Original image in the form of an array: Image1[xMax][yMax] Output: New image : Image2 [xMax][yMax] containing the detected straight lines. Intermediate data structure: Hough [tMax][rMax] to calculate the corresponding lines. Algorithm: /* Fill in the Hough array*/ for (x=0; x< xMax; x++)for (y=0 ; y< yMax ; y++)if ( Image1[x][y] > IThresh)for (t=0 ; t< tMax ; t++)r = (x-xMax/2)*cos(t) +(y-yMax/2)*sin(t) ; if (r >0) } /* Process Hough array to find strong maxima */ for (t = 0; t < tMax / 2; t++) for (r = 0; r < rMax; r++) if (Hough[t][r] > Hthresh) /* Check 5x5 neighborhood for max */ max = TRUE; for (dt = (t - 2); dt <= (t + 2); dt++) for (dr = (r - 2); dr <= (r + 2); dr++) if ((dr >= 0) && (dr < rMax) && (dt >= 0) && (dt < tMax) && (Hough[dt][dr] > Hough[t][r])) max = FALSE; break; } /* Process Hough array to create output image array */ if (max == TRUE) makeLine(r, t); } } void makeLine (r,t) for (x=0 ; x/* calculate y = r/sin (t) ?x*cotg(t) and fill in the Image2 array */ } /********************************************************/

10，c 中關(guān)于角度計(jì)算的hough算法

/// /// 檢測(cè)直線/// /// hough變換后的曲線交點(diǎn)個(gè)數(shù)，取值越大，找出的直線越少public Bitmap hough_line(Bitmap bmpobj, int cross_num) int x = bmpobj.Width; int y = bmpobj.Height; int rho_max = (int)Math.Floor(Math.Sqrt(x*x+y*y))+1; //由原圖數(shù)組坐標(biāo)算出ρ最大值，并取整數(shù)部分加1 //此值作為ρ，θ坐標(biāo)系ρ最大值 int[,] accarray = new int[rho_max,180]; //定義ρ，θ坐標(biāo)系的數(shù)組，初值為0。 //θ的最大值，180度 double[] Theta = new double[180]; //定義θ數(shù)組，確定θ取值范圍 double i = 0; for (int index = 0; index < 180; index++) Theta[index] = i; i += Math.PI/180; } double rho; int rho_int; for (int n = 0; n < x; n++) for (int m = 0; m < y; m++) Color pixel = bmpobj.GetPixel(n, m); if (pixel.R == 0) for (int k = 0; k < 180; k++) //將θ值代入hough變換方程，求ρ值 rho = (m * Math.Cos(Theta[k])) + (n * Math.Sin(Theta[k])); //將ρ值與ρ最大值的和的一半作為ρ的坐標(biāo)值（數(shù)組坐標(biāo)），這樣做是為了防止ρ值出現(xiàn)負(fù)數(shù) rho_int = (int)Math.Round(rho / 2 + rho_max / 2); //在ρθ坐標(biāo)（數(shù)組）中標(biāo)識(shí)點(diǎn)，即計(jì)數(shù)累加 accarray[rho_int, k] = accarray[rho_int, k] + 1; } } } } //=======利用hough變換提取直線====== //尋找100個(gè)像素以上的直線在hough變換后形成的點(diǎn) const int max_line = 100; int[] case_accarray_n = new int[max_line]; int[] case_accarray_m = new int[max_line]; int K=0; //存儲(chǔ)數(shù)組計(jì)數(shù)器 for (int rho_n = 0; rho_n < rho_max; rho_n++) //在hough變換后的數(shù)組中搜索 for (int theta_m = 0; theta_m < 180; theta_m++) if (accarray[rho_n, theta_m] >= cross_num && K < max_line) //設(shè)定直線的最小值 case_accarray_n[K]=rho_n; //存儲(chǔ)搜索出的數(shù)組下標(biāo) case_accarray_m[K]=theta_m; K=K+1; } } } //把這些點(diǎn)構(gòu)成的直線提取出來(lái),輸出圖像數(shù)組為I_out //I_out=ones(x,y).*255; Bitmap I_out = new Bitmap(x, y); for (int n = 0; n < x; n++) for (int m = 0; m < y; m++) //首先設(shè)置為白色 I_out.SetPixel(n, m, Color.White); Color pixel = bmpobj.GetPixel(n, m); if ( pixel.R == 0) for ( int k = 0; k < 180; k++) rho=(m*Math.Cos(Theta[k]))+(n*Math.Sin(Theta[k])); rho_int=(int)Math.Round(rho/2+rho_max/2); //如果正在計(jì)算的點(diǎn)屬于100像素以上點(diǎn)，則把它提取出來(lái) for ( int a = 0; a < K-1; a++) if (rho_int==case_accarray_n[a] && k==case_accarray_m[a]) I_out.SetPixel(n, m, Color.Black); } } } } } return I_out;}相關(guān)代碼附上。有問(wèn)題問(wèn)我。。

那你知道怎么通過(guò)hough找直線嗎？

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hough變換，MATLAB的hough變換

本文目錄一覽

1，MATLAB的hough變換

2，霍夫變換直線檢測(cè)原理

3，hough變換能檢測(cè)無(wú)規(guī)則的曲線嗎

4，MATLAB數(shù)字圖像處理 Hough變換

5，Hough變換檢測(cè)直線時(shí)能檢測(cè)什么樣的圖像

6，Hough變換

7，什么是Hough變換

8，Python OpenCV 霍夫Hough Transform直線變換檢測(cè)原理圖像處理第 3

9，求hough變換問(wèn)題

10，c 中關(guān)于角度計(jì)算的hough算法

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hough變換，MATLAB的hough變換

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1，MATLAB的hough變換

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