基于Hough的直线检测

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Hough变换直线检测MatLab代码

Hough变换直线检测MatLab代码

Hough变换直线检测MatLab代码一.function Img_hough = hough_s(Img, bw)%该函数实现hough变换提取直线的功能。

%输入图像x,运行之后直接画出直线。

%选择进行Hough变换的图像行%Img为原图像;bw为边缘图像%%[H,W,D]=size(Img);Img_hough = Img;if D==1channel = Img_hough;Img_hough = cat(3,channel, channel, channel); end[M,N]=size(bw);%求出图像大小。

%%dtheta=1;drho=1;md=ceil((N+round(sqrt(M^2+N^2)))/drho);%确定网格的最大区域。

ma=ceil(180/dtheta);numrhotheta=zeros(md,ma);%产生计数矩阵。

coordrhotheta=cell(1,1);% para=cell(1,3);�ll数组相当于c语言中的指针,可动态的改变大小。

for i=1:mdfor j=1:macoordrhotheta{i,j}=[];endend%产生空网格。

ymin = 5;ymax = M - 4;for i=ymin:ymaxfor j=1:Nif bw(i,j) == 1for k=1:marho=round((j*cos(dtheta*k*pi/180)+i*sin(dtheta*k*pi/180))/drho);%根据直线的法线式表示,计算出平面上不同点的hough变换值。

rho=rho+ceil(N/drho);%可能的最大负值。

numrhotheta(rho+1,k)=numrhotheta(rho+1,k)+1;%将hough变换值相应位置的计数值加1。

coordrhotheta{rho+1,k}=[coordrhotheta{rho+1,k};[i,j]];%记录hough变换值相应位置对应的点的坐标。

hough变换直线检测主要原理

hough变换直线检测主要原理

hough变换直线检测主要原理
霍夫变换是一种在图像空间进行几何形状检测的方法,用于检测平面上的直线。

主要原理如下:
1. 点与直线的表示:霍夫变换使用极坐标系来表示直线,每个点在图像中表示一条通过该点的直线。

直线可以用两个参数表示:r表示离原点的距离,θ表示与x轴的夹角。

2. 累加过程:对每个点,遍历所有可能的直线参数,并在霍夫空间中进行累加。

对于每个点,对应于通过该点的所有直线,累加器中相应位置的值加1。

这个累加过程可以在霍夫空间中的一个二维数组中进行。

3. 阈值检测:当累加器中的某个值超过预设的阈值时,认为该直线存在。

这个阈值可以根据应用需求进行设置。

4. 参数反算:根据累加器中的峰值,反算出对应的直线参数(r和θ),并在图像中绘制出检测到的直线。

霍夫变换的主要优点是对于存在噪声和局部遮挡的图像仍然能够有效地检测直线。

但是其缺点是计算复杂度较高,直线的参数空间较大,需要处理大量的累加器。

同时,霍夫变换对于直线的精确定位和参数估计准确性不高,对于曲线的检测效果较差。

基于Hough变换的平行直线检测改进算法研究

基于Hough变换的平行直线检测改进算法研究
摘 要 : 根 据 经 典 Ho g u h变 换 检 测 空 间 直 线 的 原 理 , 提 出 了 一 种 基 于 Ho g 变 换 的 平 行 直 线 检 uh
测 改进 算 法 ,将 采 集 到 的 图像 进 行 二值 化 处理 ,再 使 用 Sb l 子 对 该二 值 化 图像进 行 边缘 检 测 , oe 算 对 边 缘 检 测 得 到 的 图像 进 行 H u h 变 换 和 峰 值 点 检 测 , 峰 值 点 得 到 直 线 段 图像 , 后 使 用 本 文 提 出的 og 由 最
Ho h r n f r ug ta s o m
LV M e g n
(ol e f If mao c ne n E g er g, asa U i ri , iha ga 6 0 4, hn ) C l g o n r t n S i c ad n i e n Y nh n n es y Qn u ndo 0 60 C ia e o i e n i v t
中 图 分 类 号 :T 3 14 P 9 .1 文 献 标 识 码 :A 文 章 编 号 :1 7 — 7 0 2 1 17 0 2 — 3 6 4 7 2 (0 0 1 — 0 7 0
Re e r h o he m p o e pa a ll i de e to ag rt m ba e o s ac f t i r v d r le l ne t c i n l o ih sd n
K y wo d e r s: Ho g r n fr l a al lln ee t n;t r s od v l e u h t s i ;p r l i e d tc i a ol e o h e h l a u
在 遥 感 图 像 中 , 江 河 上 桥 梁 目标 的 识 别 具 有 重 要 对 意 义 。 由 于 桥 梁 的 最 突 出特 征 在 于 桥 体 的 平 行 直 线 , 所

旧电影中基于Hough变换直线划痕的检测

旧电影中基于Hough变换直线划痕的检测

0引言直线划痕是旧电影中常见的现象,也是旧电影修复与保护中一项重要的研究内容。

旧电影的修复与保护是近些年图像研究领域一个新的研究方向,它主要是对原有的旧电影利用数字修复的方法来达到保护旧电影的目的,并通过该方法来保护和继承民族文化。

直线划痕是指影片在播放过程中瞬间出现垂直或水平条纹的现象。

当旧影片中存在直线划痕会使旧影片的视觉效果受到影响,为了使旧影片具有原版播放的视觉效果,必须正确地检测出直线划痕的位置信息,利用划痕邻域的图像信息通过修复算法修复划痕区域丢失的图像信息。

Timothy K.Shih 、LouisH.Lin 等人提出了一种利用空间特性检测垂直划痕的方法并取得了较好检测与修复效果[1],但根据单帧的图像信息会存在错误检测的问题。

Rong-Chi Chang 等人在2007年提出了一种利用相邻帧空时域特征的斑点检测与修复方法,该算法主要包括3个关键的步骤:在检测阶段中把图像分解为图像块并通过分析相邻块的灰度特征获得具有斑点性质的图像块;检测结果过滤阶段对检测到的结果通过噪声过滤方法获得目标斑点;修复阶段用相邻图像块的信息修复斑点区域[2]。

文中主要是利用霍夫变换的方法检测旧影片中的直线划痕,霍夫变换方法是由P.V Hough 在1959年提出的一种可靠的直线检测算法[3]。

为了准确地检测出旧影片中的直线划痕,在算法中考虑到了直线划痕的长度因素,剔除那些不符合条件的直线划痕。

1旧电影修复与保护中国的电影有着百年的历史,旧的影片记录了中国的文化和历史,这些影片中绝大多数是以胶片的形式保存的。

目前国家的档案影片主要是以胶片形式进行存储的,胶片在恒温恒湿等特定条件下,其影像可以完好保存百年以上[4]。

旧影片由于受胶片保存条件、胶片本身物理和化学性质的影响,旧影片播放时的视觉效果会明显的下降。

通常胶片影片都有额定的播放次数,如果影片的播放次数超过额定的播放次数,影片的观看效果也会明显的下降。

胶片影片的播放器械对胶片带也有一定的损坏作用,因此也会导致胶片影片的播放效果逐渐地下降。

数字图像中的Hough变换应用--直线检测

数字图像中的Hough变换应用--直线检测

数字图像中的Hough变换应用--直线检测沈阳理工大学数字图像处理课程设计摘要为能够有效解决实时直线图形提取问题,提出了一种基于Hough变换(HT)的直线提取算法。

它所实现的是一种从图像空间到参数空间的映射关系。

由于具有一些明显优点和可贵性质,它引起了许多国内外学者和工程技术人员的普遍关注。

由于其根据局部度量来计算全面描述参数,因而对于区域边界被噪声干扰或被其他目标遮盖而引起边界发生某些间断的情况,具有很好的容错性和鲁棒性。

多年来,专家们对Hough变换的理论性质和应用方法进行了深入而广泛的研究,目前应用于生物医学、自动化和机器人视觉、空间技术和军事防御、办公自动化等各个方面。

本次课称设计首先分析了数字图像中直线边缘的三种结构特征,提出采用基元结构表示目标边缘点,并在约束条件下计算基元结构的基元倾角。

在此基础上,结合传统的HT的思想对基元结构进行极角约束HT,以获得最终的直线参数。

最后,再用MATLAB软件对该算法进行编程仿真。

实验结果表明,对合成图像和自然图像,该算法能够有效的识别图像中的直线段。

关键词:直线提取;Hough变换;MATLABI沈阳理工大学数字图像处理课程设计目录1. 课程设计的目的 ................................ 1 2. MATLAB简介及应用 (1)2.1 MATLAB简介 (1)2.2 MATLAB应用 (1)2.3 MATLAB特点 (2)3. Hough变换原理 (2)3.1 Hough变换的基本原理 (2)3.2 Hough变换的不足之处 (4)3.3 Hough变换的应用 (4)4. Hough变换检测直线设计 (5)4.1 Hough变换检测直线基本原理 (5)4.2 Hough变换的几种基本算法 (6)4.3 Hough变换算法的比较与选择 (7)4.4 Hough变换检测直线的算法流程图 (9)4.5 Hough变换检测直线算法的实现 (9)5. 仿真结果及分析 (11)5.1 仿真结果 (11)5.2 结果分析 (14)结论 ............................................ 15 参考文献 (16)II沈阳理工大学数字图像处理课程设计数字图像中的Hough变换应用——直线的检测1. 课程设计的目的本次课程设计的目的在于提高发现问题、分析问题、解决问题的能力,进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。

hough变换检测直线原理matlab

hough变换检测直线原理matlab

Hough变换是一种图像处理技术,它可以被用来检测图像中的直线。

Hough变换的原理是通过将图像空间中的像素点转换到参数空间中来对直线进行检测。

在参数空间中,每条直线都可以被表示为一组参数,如直线的斜率和截距。

在matlab中,可以使用hough变换来检测图像中的直线。

下面我们来介绍一下在matlab中如何使用hough变换来检测直线。

1. 预处理图像在使用hough变换之前,首先需要对图像进行预处理。

可以通过灰度化、边缘检测等处理方法来提取出图像中的直线信息,以便于后续的检测。

2. 进行hough变换在matlab中,可以使用函数hough来进行hough变换。

该函数的调用格式为:[H,T,R] = hough(BW)其中,BW是经过预处理的二值图像,H是hough变换的结果矩阵,T和R分别是参数空间中的角度和距离。

3. 检测直线在获得了hough变换的结果矩阵之后,可以使用函数houghpeaks来检测出图像中的直线。

该函数的调用格式为:P = houghpeaks(H,5)其中,H是hough变换的结果矩阵,5表示要检测的直线数量。

4. 获取直线参数一旦检测出了直线,就可以使用函数houghlines来获取直线的参数。

该函数的调用格式为:lines = houghlines(BW,T,R,P)其中,BW是经过预处理的二值图像,T和R分别是参数空间中的角度和距离,P是检测出的直线。

5. 绘制直线可以使用函数imshow来在原图上绘制出检测到的直线。

该函数的调用格式为:imshow(BW)hold onfor k = 1:length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');endhold off通过以上步骤,就可以在matlab中使用hough变换来检测图像中的直线。

hough变换检测直线原理

hough变换检测直线原理

hough变换检测直线原理Hough变换是一种常用的图像处理算法,用于检测图像中的直线。

该算法的原理基于直线上的点在参数空间中具有唯一的特征,通过对参数空间的投票来检测直线。

Hough变换最初是由Paul Hough于1962年提出的,用于在图像中检测直线。

该方法的基本思想是将直线表示为参数空间中的一个点,而不是在图像中的像素点。

这样可以将直线检测问题转化为参数空间中的点集聚类问题,从而简化了直线检测的过程。

在Hough变换中,直线可以表示为参数空间中的两个参数:rho (ρ)和theta(θ)。

参数rho表示直线到原点的距离,而参数theta表示直线与x轴的夹角。

对于给定的图像点(x, y),可以通过以下公式计算rho和theta的值:rho = x * cos(theta) + y * sin(theta)在Hough变换中,我们需要创建一个二维的参数空间,其中rho 的范围为[-D, D],theta的范围为[0, 180°],D是图像对角线的长度。

然后遍历图像中的每个像素点,对每个像素点计算rho和theta的值,并在参数空间中对应的位置进行投票。

投票过程中,我们将参数空间中的每个点初始化为0。

对于每个图像点,如果它处于某条直线上,那么对应的参数空间中的点就会累加投票数。

最终,参数空间中投票数较高的点对应的直线就是我们要检测的直线。

为了提高算法的效率,通常会使用累加器数组来存储参数空间中的投票数。

累加器数组的大小根据参数空间的分辨率来确定,分辨率越高,算法的精度也就越高。

在累加器数组中,每个元素对应参数空间中的一个点,其值表示该点的投票数。

在实际应用中,Hough变换通常会与边缘检测算法结合使用,以便检测图像中的直线。

常用的边缘检测算法有Canny算法和Sobel 算法。

边缘检测算法可以将图像中的边缘点提取出来,从而减少了Hough变换的计算量。

Hough变换在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用。

hough变换检测直线算法

hough变换检测直线算法

Hough变换检测直线算法是一种在图像处理中检测直线的方法。

其基本思想是将原始图像中的直线通过某种变换,在新空间中寻找能够描述直线的参数,从而检测出原始图像中的直线。

Hough变换检测直线算法的实现步骤如下:
1.图像预处理:将原始图像进行灰度化处理,以便于后续的处理。

2.边缘检测:使用边缘检测算法(如Canny算法)对预处理后的图像进行边
缘检测,得到二值化的边缘图像。

3.参数空间变换:将边缘图像中的直线按照一定的参数空间进行变换,将直
线的参数表示为参数空间中的一个点。

4.投票和阈值处理:在参数空间中,对每个点进行投票,并设置一个阈值,
将超过阈值的点作为候选直线。

5.直线拟合:对候选直线进行拟合,得到最终的直线方程。

Hough变换检测直线算法的优点是能够检测出图像中的直线,并且对直线的小幅度弯曲具有一定的鲁棒性。

一种基于改进Hough变换的直线快速检测算法

一种基于改进Hough变换的直线快速检测算法

A s at H u ht nfr ( T s oua o f n e ci u s outeson i n sigdt. b t c : o g a s m H )i app l t lo l edt t nd e oi b s s t os a dmi n a r r o ro r i e o t tr n e s a
确地检测出图像 中相应的直线。实验表 明 , 与传统 H u h og 变换相 比, 改进后的算法计算量小 , 节省 内存 , 无需先验知识 , 且抗干 扰性有显著提高 , 并降低了误检率和漏检率 。 关键词 : 像素点聚类 ; 感知编组 ;随机 H uh变换 ;直线检测 ; og 快速检测
D a ui , h oWe,H a gSn l g C e i y u nR j o Z a i un ogi , h nJ ne a n a
(tt KyL bo o e Ss m, eat etfEetcl n i e n ,Tig u nv sy Bin 08 , hn ) Sa e a e fPw r yt Dp r n o l r a E gn r g s h aU ir t, eig1 0 4 C i e m ci ei n ei j 0 a
第3卷 第1 1 2期 21 00年 1 2月
仪 器 仪 表 学 报
C i e e J u n lo ce t cI s u n h n s o r a f ini n t me t S i f r
V0.31 1 No 2 .1
De e.2 0 Ol

种 基 于 改 进 Ho g u h变 的 直 线 快 速 检 测 算 法 木 8 ) 0 04
( 清华大学电机系电力系统 国家重点实验室 摘

用matlab实现hough变换的直线检测.

用matlab实现hough变换的直线检测.

用matlab实现hough变换的直线检测 RGB = imread('fenkuai.bmp';%jaynes-thesis I=rgb2gray(RGB; % 图片用的是灰度图像, [x,y]=size(I; BW=edge(I;figure;imshow(I;title('原图' figure;imshow(BW;title('边缘检测图像'rho_max=floor(sqrt(x^2+y^2+1; %由原图数组坐标算出ρ最大值,并取整数部分加1 %此值作为ρ,θ坐标系ρ最大值 accarray=zeros(rho_max,180; %定义ρ,θ坐标系的数组,初值为0。

%θ的最大值,180度 Theta=[0:pi/180:pi]; %定义θ数组,确定θ取值范围 for n=1:x, for m=1:y if BW(n,m==1 for k=1:180 %将θ值代入hough变换方程,求ρ值 rho=(m*cos(Theta(k+(n*sin(Theta(k; %将ρ值与ρ最大值的和的一半作为ρ的坐标值(数组坐标),这样做是为了防止ρ值出现负数rho_int=round(rho/2+rho_max/2; %在ρθ坐标(数组)中标识点,即计数累加accarray(rho_int,k=accarray(rho_int,k+1; end end end end %figure;colormap gray;%imagesc(accarray;title('hough变换后的图' %xlabel('\theta', ylabel('\rho'; %=====下面程序的显示效果没上面好=====% %accarray=uint8(accarray; %转换后会丢数据%figure;imshow(accarray;title('hough变换后的图' %xlabel('\theta', ylabel('\rho'; %axis on, axis normal, hold on; %=======利用hough变换提取直线======% %寻找100个像素以上的直线在hough变换后形成的点 K=1; %存储数组计数器 forrho_n=1:rho_max %在hough变换后的数组中搜索 for theta_m=1:180 ifaccarray(rho_n,theta_m>=10 %设定直线的最小值。

基于霍夫变换的灰度离散数据直线检测技术

基于霍夫变换的灰度离散数据直线检测技术

[摘要]本文以飞思卡尔智能车比赛为背景,利用摄像头作为传感器件获得赛道信息并得到赛道的灰度图像,然后利用霍夫变换将灰度离散数据变换到霍夫空间得到赛道引导线的信息,为智能车控制提供控制量。

[关键词]飞思卡尔;摄像头;霍夫变换;直线检测基于霍夫变换的灰度离散数据直线检测技术张鹏飞毛琼(军械工程学院导弹工程系,河北石家庄050003)在飞思卡尔智能车竞赛中,比赛赛道是由两条黑色边缘线构成的如图1,赛道背景比较简单,对于采用摄像头作为传感器的智能小车如果我们能够准确检测出黑线情况就可以更好的对小车进行控制。

这里我们采用霍夫(Hough )变换对摄像头得到的灰度图像进行直线检测,得到了比较好的效果。

图1赛道1Hough 变换原理Hough 变换的基本思想是将图像空间变换到Hough (参数)空间,用图像中大多数点描述Hough 空间中的某种参数形式来描述图像空间中的线,通过设置累加器进行记忆,求的峰值对应点的信息。

Hough 的最大优点是将图像空间中的较难的全局最优问题转化为Hough 空间中相对较简单的峰值问题。

1962年,Paul Hough 提出利用数学对偶原理提出了检测图像空间直线的新方法,该方法经过众多学者的研究发展取得的比较好的应用效果,目前Hough 主要应用于二值图像空间中的直线检测。

imagespaceHoughspace图2imagespace 与Houghspace图3直角空间与Hough 空间直角空间中的一条直线对应Hough 空间中的一个点(m0,b0),见图2,如图3所示,平面直角坐标系当中直线L 0的表达式为:L 0:y=kx+b(1)式(1)当中k 为直线斜率,b 为直线的截距,直角坐标系中直线L上不同的点变换到Hough 空间中为不同直线的交点。

即Hough 空间中两条线的交点(k 0,b 0)用来表示过点(x 1,y 1)和点(x 2,y 2)的直线。

可见,如果能够找到Hough 空间中的点P 就能确定图像空间中的一条直线。

旧电影中基于Hough变换直线划痕的检测

旧电影中基于Hough变换直线划痕的检测
摘 要 : 为保护 旧电影和 国 家档案 影 片, 究 了旧 电影 自动修 复与保护 的方 法。为 了有效检 测 旧电影 中常见 的直线 划痕 , 研 分
析 了直 线 划 痕 产 生 的 原 因 、 本 特 征 、 测 方 法 。 在 分 析 H uh原 理 的 基 础 上 , 出 了 一 种 基 于 Hog 基 检 og 提 u h变换 的 直 线 划痕 检 测
Ab t a t T r t c l v e n ai n l i e r h v s t eme h d o t ma i so ai n o l v e d v d o a c ie S sr c : o p o e t d mo isa d n to a d o a c i e . h t o f u o t r t rto f d mo i s o v a ce o n a i e r h v si su id T fe t e y d tc c ac n s wh c r o td e . o e c i l ee ts r th 1 e ih ae c mmo n o d mo i s i a s fe r e c , b sc f a u e d d tc in v i n o l v e , t c u e o me g n e s a i e t r sa ee t n o meh d r ay e . Afe n l zn e a i r cp e f u h t n f r , an w l o tm f c a c n ee t n b s do u h t o s ea l z d a n t a ay i gt scp n i l Ho g a so m r h b i o r e ag r h o s r th l ed t c i a e n Ho g i i o ta so m r p s d I i d c t s h t h l o t m al fe t ey d t c es r t h l e n o dmo i s a da s r v d e r t a r f r i p o o e . t n i ae a e ag r h c l e ci l ee t h c a c n s l v e , n lop o i et o ei l n s t t i v t i o h c b ssf r n an i g a t mai d r a ia in f u d t n a i o p it uo t a l t n ai . i n cn e z o o o Ke r s o d mo is a t ma i s r t n s r t h l e Ho g a s r ywo d : l v e ; u o t r t ai ; c a c n ; ce o o i u htn f m; s r t hl ed t ci n r o c a c n ee t i o

利用Opencv中Houghline方法实现直线检测

利用Opencv中Houghline方法实现直线检测

利⽤Opencv中Houghline⽅法实现直线检测利⽤Opencv中的Houghline⽅法进⾏直线检测—python语⾔这是给Python部落翻译的⽂章,请在这⾥看。

在图像处理中,霍夫变换⽤来检测任意能够⽤数学公式表达的形状,即使这个形状被破坏或者有点扭曲。

下⾯我们将看到利⽤HoughLine算法来阐述霍夫变化进⾏直线检测的原理,把此算法应⽤到特点图像的边缘检测是可取的。

边缘检测⽅法请参考这篇⽂章–。

Houghline算法基础直线可以表⽰为y=mx+c,或者以极坐标形式表⽰为r=xcosθ+ysinθ,其中r是原点到直线的垂直距离,θ是⽔平轴顺时针⽅向到垂直线的夹⾓(这个⽅向取决于坐标的形式,在OpenCV就是采⽤这种极坐标形式)。

因此任意的曲线都可以⽤两个参数(r,θ)表⽰。

HoughLine算法原理:⾸先建⽴⼀个⼆维的数组或者累加器(⽤来保存这两个参数),并初始化为零;这个⼆维数组的⾏代表不同的r,⽽列代表⾓度θ;数组的⼤⼩取决于算法的精度。

假设所需⾓度的精度精确到1∘,那么就需要180列(直线的最⼤⾓度是180)。

对于r,最⼤的可能距离是图像的对⾓长度,因此若需要⼀个像素的精度,那么需要把⾏数设为图像对⾓线的长度。

例⼦:假设⼀幅100x100的图像,在图像中间有⼀条⽔平直线。

设直线的第⼀个点的坐标为(x,y),在直线⽅程中,令参数θ=0,12,⋯,180,观查参数r变化。

对每⼀个参数对(r,θ),在累加器中将(r,θ)对应的单元格中的值递增1,⽐如现在在累加器中,某个单元(50,90)的值等于1,其它的值也如此。

对于直线上的第⼆个点,重复上述操作。

将得到的参数对(r,θ)的对应值继续递增,然后(50,90)对应的值等于2。

实现上我们是对参数对(r,θ)进⾏投票,对直线上的每⼀个点重复上述操作,对每⼀个点,单元格(50,90)对应的值会递增,或者说投票给参数对(50,90),⽽会或者不会投票给其它参数对。

hough变换检测直线原理

hough变换检测直线原理

hough变换检测直线原理Hough变换是一种常用的图像处理技术,可以用于检测直线、圆和其他形状。

本文将重点介绍Hough变换检测直线的原理。

Hough变换的基本思想是将图像中的点映射到一个参数空间中,通过在参数空间中的累积来寻找图像中的直线。

对于直线检测而言,Hough变换将直线表示为参数空间中的一个点,这个点由直线的斜率和截距决定。

具体而言,Hough变换将图像中的每个点转换为参数空间中的一条曲线,这条曲线由斜率和截距决定。

如果图像中存在直线,那么这些曲线将会交于一点,这个点表示了直线的斜率和截距。

在Hough变换中,参数空间被划分为一个二维的累加数组,数组的每个元素表示了参数空间中的一个点。

对于图像中的每个点,都会遍历参数空间中的每个点,并将相应的累加数组元素加一。

这样,在遍历完所有的点之后,累加数组中的每个元素的值就表示了参数空间中对应点的累计数量。

在累加数组中,数量最大的点对应的直线就是图像中的主要直线。

为了找到这些直线,通常会设置一个阈值来过滤掉累加数量较小的点。

通过调整阈值的大小,可以控制检测到的直线的数量和质量。

Hough变换的原理虽然简单,但在实际应用中存在一些问题。

首先,Hough变换对图像的噪声比较敏感,噪声点可能会导致参数空间中的累加数量增加,从而影响直线检测的准确性。

其次,Hough变换的计算量较大,对于大尺寸的图像,可能需要耗费较长的时间来完成检测。

为了解决这些问题,人们对Hough变换进行了一些改进和优化。

例如,可以使用边缘检测算法来提取图像中的边缘点,然后再进行Hough变换,这样可以减少噪声的影响。

此外,还可以通过设置合适的参数空间分辨率来降低计算量,以提高检测的效率。

总结一下,Hough变换是一种常用的图像处理技术,可以用于检测直线、圆和其他形状。

通过将图像中的点映射到参数空间中,并通过累加来寻找直线,Hough变换可以在图像中准确地检测出直线。

尽管Hough变换存在一些问题,但通过改进和优化,可以提高直线检测的准确性和效率。

运用Hough变换提高直线检测效率

运用Hough变换提高直线检测效率

Q a— n I oYi B g
(c o l fnomain n ier g n hn a g n i ri , a C a g 3 0 3 C i ) Sh o Ifr t g ei , C agH n Ko g v sy N n hn 0 6 , h a o o E n n Na Un e t 3 n
H uh于 16 og 9 2年提出的, 它是将 图像空间的点映射到
本文是从减少 图像不必 要的分辨率 以及 h u h变 og 换 的改进方面着手 ,检测 出图像 中的直线特 征并标注
出来 。
1 经典 的哈夫曼变换基本原理
Ho g u h变 换 的基本 原理 在 于利用 点 与线 的对偶 性, 将笛卡尔坐标空间 中的直线变换到极坐 标空间中。 这样就把原始 图像 中给定 曲线 的检测 问题转化为视觉和模 式识别 等领
域,如直 线以及一些参数 曲线的检测等 。但是 由于精
① 基 金 项 目: 科 学基金 (0 9 ZS00 航空 2 0G 0 9) 收稿 时 间: 1-02 ; 到修 改稿 时间:011-8 2 11-6收 0 2 1-11
Ab t a t Be a e o e so d t cin s e d a d o c p ng b g s se me r o ie n dgi a ma e ,a n w sr c : c us ft l w ee t p e n c u yi i y t m mo y f rl si i t li g s e h o n i i r v d d tc in me h d wa r p e . r t , a mp o e ee t t o sp o os d Fisl s mpl g i afWa e o e ta tp o e st e i g ,a o td t e o y i h l s us d t x r c r c s h ma e d p e n n h srt g t a fo p o a l o c u ae t s ,r d c t e o ua in l o lxt . e ,te s b e peao s tae y h t r m r b b y t a c r t e e e u e h c mp tto a c mp e i Th n h o l o r tr wa y p o e d d o d e d tc in Fial,ic e e e e g r d e to h l sc l o g rns r t e u et en mb r r c e e n e g ee to . n l n r a d t d eg a in n t eca ia u h ta f m r d c h u e y s h s h o o

houghp_line算法-概述说明以及解释

houghp_line算法-概述说明以及解释

houghp_line算法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述HoughP算法是一种基于Hough变换的图像处理算法,用于检测图像中的直线。

它是Hough变换的一种改进和优化,旨在解决Hough变换中存在的一些缺点和限制。

在图像处理领域,直线检测是一项重要的任务。

直线是图像中常见的基本形状之一,广泛应用于计算机视觉、模式识别、图像分析等领域。

传统的直线检测方法往往受到图像噪声、部分遮挡以及直线形状变化等因素的影响,导致检测结果不准确或者漏检。

HoughP算法通过对图像进行参数空间变换,将直线检测问题转化为参数空间中的点聚类问题,从而提高了直线检测的鲁棒性和准确性。

与传统的Hough变换相比,HoughP算法采用了分段投票的策略,可以有效地削弱或剔除噪声对直线检测的干扰,同时提高了算法的效率。

HoughP算法的基本原理是通过遍历图像中每个像素点,将每个像素点都转换到参数空间中的一条曲线上。

当这些曲线在参数空间中相交时,表示在图像中存在一条直线。

通过统计相交点的数量以及其位置信息,即可确定图像中的直线的位置和方向。

HoughP算法的应用范围广泛,例如在道路识别、文档处理、图像分割等领域都有重要的应用。

在道路识别中,HoughP算法可以用于检测道路的边界线,从而实现车道线检测和车道保持。

在文档处理中,HoughP 算法可以用于检测文本行的直线,从而实现文本区域的分割和识别。

在图像分割中,HoughP算法可以用于检测图像的边缘线,从而实现图像的分割和提取。

综上所述,HoughP算法是一种强大的直线检测算法,通过对图像进行参数空间变换,可以有效地提高直线检测的准确性和鲁棒性。

在实际的图像处理应用中,HoughP算法具有广泛的应用前景,为相关领域的研究和应用提供了有力的支持。

1.2文章结构1.2 文章结构本篇文章将围绕HoughP线段检测算法展开讨论。

文章主要包括以下几个部分:1. 引言:在引言部分,将对HoughP线段检测算法的背景和相关研究进行简要介绍,以及本文的目的和意义。

史上最详细的Hough直线检测

史上最详细的Hough直线检测

史上最详细的Hough 直线检测所以这⾥再次回顾⼀下检测直线的算法之——Hough变换。

Hough 直线检测1.直线坐标参数空间在图像x −y坐标空间中,经过点(,)的直线表⽰为:其中,参数a为斜率,b为截矩。

通过点(,)的直线有⽆数条,且对应于不同的a和b值。

如果将和视为常数,⽽将原本的参数a和b看作变量,则式⼦(1)可以表⽰为:这样就变换到了参数平⾯a −b。

这个变换就是直⾓坐标中对于(,)点的Hough变换。

该直线是图像坐标空间中的点(,)在参数空间的唯⼀⽅程。

考虑到图像坐标空间中的另⼀坐标(,),它在参数空间中也有相应的⼀条直线,表⽰为:这条直线与点(,)在参数空间的直线相交于⼀点(,),如图所⽰:图像坐标空间中过点(,)和点(,)的直线上的每⼀点在参数空间a −b上各⾃对应⼀条直线,这些直线都相交于点,⽽a0、b0就是图像坐标空间x −y中点(,))和点(,)所确定的直线的参数。

反之,在参数空间相交于同⼀点的所有直线,在图像坐标空间都有共线的点与之对应。

根据这个特性,给定图像坐标空间的⼀些边缘点,就可以通过Hough变换确定连接这些点的直线⽅程。

具体计算时,可以将参数空间视为离散的。

建⽴⼀个⼆维累加数组A(a,b),第⼀维的范围是图像坐标空间中直线斜率的可能范围,第⼆维的范围是图像坐标空间中直线截矩的可能范围。

开始时A(a,b)初始化为0,然后对图像坐标空间的每⼀个前景点(xi,yi),将参数空间中每⼀个a的离散值代⼊式⼦(2)中,从⽽计算出对应的b值。

每计算出⼀对(a,b),都将对应的数组元素A(a,b)加1,即A(a,b)=A(a,b)+1。

所有的计算结束之后,在参数计算表决结果中找到A(a,b)的最⼤峰值,所对应的a0、b0就是原图像中共线点数⽬最多(共A(a,b)个共线点)的直线⽅程的参数;接下来可以继续寻找次峰值和第3峰值和第4峰值等等,它们对应于原图中共线点略少⼀些的直线。

matlab霍夫变换(hough)检测直线

matlab霍夫变换(hough)检测直线

matlab霍夫变换(hough)检测直线 霍夫变换是⼀种特征检测(feature extraction),被⼴泛应⽤在图像分析(image analysis)、电脑视觉 (computer vision)以及数位影像处理 (digital image processing)。

霍夫变换是⽤来辨别找出物件中的特征,例如:线条。

他的算法流程⼤致如下,给定⼀个物件、要辨别的形状的种类,算法会在参数空间(parameter space)中执⾏投票来决定物体的形状,⽽这是由累加空间(accumulator space)⾥的局部最⼤值(local maximum)来决定。

Hough变换的基本原理在于,利⽤点与线的对偶性,将图像空间的线条变为参数空间的聚集点,从⽽检测给定图像是否存在给定性质的曲线。

clc;clear ; closeset(0,'defaultfigurecolor',[1,1,1])load DATA2.matdata = D1;BW = data;figure(1)imshow(BW)title('原图像');figure(2)subplot 211;%%进⾏霍夫变换[H, theta , rho] = hough (BW);%%绘制霍夫空间imshow(imadjust(mat2gray(H)),[],'XData',theta,'YData',rho,...'InitialMagnification','fit');xlabel('\theta (degrees)'), ylabel('\rho');axis on, axis normal, hold on;colormap(hot);title('霍夫空间')%%峰值P = houghpeaks(H,5,'threshold',0.5*max(H(:)));x = theta(P(:,2));y = rho(P(:,1));plot(x,y,'s','color','black');%lines = houghlines(BW,theta,rho,P,'FillGap',10,'MinLength',10);lines = houghlines(BW,theta,rho,P,'FillGap',10,'MinLength',10);subplot 212imshow(BW) ,hold onmax_len = 0;count = 1;points = zeros(2,2);for k = 1:length(lines)points(count,1) = lines(k).point1(1);points(count,2) = lines(k).point1(2);count =count +1;points(count,1) = lines(k).point2(1);points(count,2) = lines(k).point2(2);count =count +1;xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');% Plot beginnings and ends of linesplot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');endtitle('直线检测'); 效果如下:。

python图像变化检测_pythonhough变换检测直线的实现方法

python图像变化检测_pythonhough变换检测直线的实现方法

python图像变化检测_pythonhough变换检测直线的实现方法Hough变换是一种在图像处理中用于检测图像中直线、曲线等形状的方法。

它能够在不受图像中形状变化和噪声干扰的情况下,准确地检测出直线。

在本文中,我将介绍如何使用Python中的cv2库来实现Hough变换检测直线。

Hough变换的基本原理是将图像空间中的点变换到参数空间中,并通过对参数空间中的点进行统计分析来检测出直线。

在直线检测中,参数空间通常是由极坐标表示的。

Hough变换的具体步骤如下:1. 对图像进行边缘检测。

Hough变换在边缘检测的基础上进行直线检测,因此需要对图像进行边缘检测。

常用的边缘检测算法包括Canny边缘检测等。

2. 构建Hough空间。

将边缘点从图像空间映射到Hough空间。

在Hough空间中,每个点表示一条直线,即通过(r, θ)参数表示。

r是直线到原点的距离,θ是直线与x轴的夹角。

3. 对Hough空间进行统计。

在Hough空间中,对每个边缘点对应的直线参数(r, θ)进行统计。

统计方法可以通过增加累加器的值来实现。

4.阈值化。

对统计结果进行阈值化处理,只保留累加器值超过一定阈值的直线。

5. 转换回图像空间。

将在Hough空间中检测到的直线参数转换回图像空间,并标记出图像中的直线。

下面是使用Python的cv2库实现Hough变换检测直线的代码示例:```pythonimport cv2import numpy as np#读取图像image = cv2.imread('image.jpg')#边缘检测edges = cv2.Canny(image, 50, 150)# 构建Hough空间lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200) #统计直线for rho, theta in lines[:, 0, :]:#转换为直线在图像上的两个点a = np.cos(theta)b = np.sin(theta)x0 = a*rhoy0 = b*rhox1 = int(x0 + 1000*(-b))y1 = int(y0 + 1000*(a))x2 = int(x0 - 1000*(-b))y2 = int(y0 - 1000*(a))#绘制直线cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)#显示结果cv2.imshow('Result', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows```在上述代码中,首先使用cv2.Canny函数对图像进行边缘检测,然后使用cv2.HoughLines函数检测直线。

houghp线段检测原理

houghp线段检测原理

houghp线段检测原理
HoughP线段检测原理是一种用于检测图像中直线的经典算法。

该算法基于Hough变换,通过对图像中的每个像素点进行遍历,将直线的参数空间转化为柱面空间,从而识别出图像中所有直线。

HoughP算法的原理是将直线表示为参数方程,其中每个像素点(x, y)都可以表示为直线上的一个参数(ρ,θ)。

通过在参数空间中对这些点进行累加和量化,我们可以获得一条直线在参数空间中的曲线。

曲线上的峰值点即为在图像中检测到的直线。

具体而言,HoughP算法的步骤如下:
1. 根据图像中的边缘检测结果,获取每个边缘点的坐标(x, y)。

2. 对于每个边缘点,遍历θ的所有可能取值,计算对应的ρ并将其量化。

3. 在参数空间中进行累加,得到参数空间的二维数组,其中峰值点表示检测到的直线。

4. 过滤掉参数空间中低强度的峰值点,以消除噪声和冗余检测。

5. 根据参数空间中的峰值点,重新计算直线在图像中的起点和终点的坐标。

6. 输出检测到的直线信息。

HoughP线段检测原理具有较高的准确性,能够检测图像中的直线,并给出其在图像上的位置和方向。

由于该算法不受直线长度限制,因此可以有效检测到直线段。

需要注意的是,在实际应用中,为了提高检测效率,可以使用一些优化手段,如设置适当的阈值、进行直线段合并等操作,以得到更加精确和可靠的直线检测结果。

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如果点(x1,y1)与点(x2,y2)共线,那么这两 点在参数a-b平面上的直线将有一个交点
a’ (x1,y1) x (x2,y2) y b’ b a
3.直线的Hough变换的基本思想
在参数a-b平面上相交直线最多的点,对应的 x-y平面上的直线就是我们的解 上述在x-y坐标中用斜率描述的直线存在斜 率a无穷大的情况,会给计算带来不便。故一 般采用下面的点-正弦曲线对偶。
3.直线的Hough变换的基本思想
点-正弦曲线对偶( ρ =xcos θ + ysinθ ) 采用极坐标描述直线,则有如下的Hough变换函数: ρ =xcos θ + ysinθ
即将图像空间中的点(x,y)影射到ρ- θ参数空间。
3.直线的Hough变换的基本思想
x-y平面上的一点对应参数平面中的一条正弦 曲线 参数平面中的一点对应x-y平面中一条直线 x-y平面中共直线的点映射到参数平面中的正 弦曲线的交点就对应了原直线的两个参数ρ 和θ
基于Hough变换的直线检测
主要内容
1.直线检测的意义 2.Hough变换原理及特点 3.直线的Hough变换的基本思想 点-线对偶 点-正弦曲线对偶 4.算法实现 概述 具。一般物体平 面图像的轮廓可近似为直线及弧的组合,因 此,对物体轮廓的检测与识别可以转化为对 这些基元的检测与提取。另外在运动图像分 析和估计领域也可以采用直线对应法实现刚 体旋转量和位移量的测量,所以对图像直线 检测算法进行研究具有重要的意义 。
具体步骤
用二维向量(ρ,θ)描述图像上的每一条直线区域,则可将 图像上的直线区域计数器映射到参数空间中的存储单元。由 于ρ为直线区域到原点的距离,因此对于对角线长度为n的图 像,固定左上角为原点,可得到ρ的取值范围[0,n],令θ以1 度为增量,可得到θ的取值范围[0,360]。定义二维数组 HoughBuf[n][360]作为存储单元,其中对于任意(ρ,θ)决 定的直线区域,计数器为HoughBuf[ρ][θ]。 依次遍历图像的所有像素,对于每个像素判断是否满足特定 条件,若满足则对经过该像素的所有直线区域的计数器加1, 否则继续判断下个像素。为了得到经过某个像素的所有直线 区域 ,可依次用θ的所有可能取值,再借助此像素的坐标和 直线的极坐标方程计算ρ的值,而每一组(ρ,θ)就对应了 一条经过此像素的直线区域。 若将Hough变换得到的各直线区域的计数器的值看作图像的 灰度,把用于存储的二维数组看做像素矩阵,则可得到 Hough变换的图像。
3.直线的Hough变换的基本思想
点-线对偶( y = ax + b ) x-y平面上的任意一条直线y = ax + b ,对 应在参数a-b平面上都有一个点
a b
3.直线的Hough变换的基本思想
过x-y平面一个点(x,y)的所有直线,构成参 数a-b平面上的一条直线
a b
3.直线的Hough变换的基本思想
5.结论
优点 针对有噪图像具有稳定性和鲁棒性 不足 计算量大,占用内存大 检测精度受参数离散间隔制约 只能指出图像中某条直线的存在,不能给出 直线段的完整描述(端点坐标和长度信息等)

谢!
4.算法实现
概述
图像上任意直线区域都可以一一对应参数空间中的一个 点,而图像上的任意像素都同时存在于很多直线区域之上。 可以将图像上的直线区域想象为容器,把特定像素想象成放 在容器中的棋子,只不过在这里,每个棋子都可以同时存在 于多个容器中。那么Hough变换可以理解为依次检查图像上 的每个棋子(特定像素),对于每个棋子,找到所有包含它 的容器(平面上的直线区域),并为每个容器的计数器加1, 这样就可以统计出每个容器(平面上的直线区域)所包含的 棋子(特定像素)数量。当图像上某个直线区域包含的特定 像素足够多时,就可以认为这个直线区域表示的直线存在。
B L4 L8 A L1 L6 L2 L3 L7
当进行Hough变换时,依次对A、B像素进行处理,处 理A像素的结果使L1、L2、L3、L4等直线区域的计数器加 1,而处理B像素的结果使L2、L6、L7、L8等直线区域加1, 最终得到的结果除L2外,其余直线区域的计数器值均为1。 根据图像大小设定阈值K,规定若某个直线区域内包含 的特定像素数量超过K,则认为此直线区域所对应的直线 存在。
2.Hough变换原理及特点
Hough变换是一种利用图像的全局特征将特定 形状的边缘连接起来,形成连续平滑边缘的一种方 法。它通过将源图像上的点影射到用于累加的参数 空间,实现对已知解析式曲线的识别。 由于它利用了图像全局特性,所以受噪声和边界 间断的影响较小,比较鲁棒。 Hough变换常用来对图像中的直线和圆进行识 别。
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