这篇文章将为大家详细讲解有关Java+opencv3.2.0怎么实现hough直线检测,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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发展史:
1962年由PaulHough首次提出,用来检测直线和曲线。
1972年由Richard Duda & Peter Hart推广使用,扩展到任意形状物体的识别。
原理:
一条直线在直角坐标系下的表示形式为y=k*x+b,而在极坐标系下表示为r=x*cos(theta)+y*sin(theta)。hough变换的思想为在直角坐标系下的一个点对应极坐标系下的一条直线,同样,极坐标系下的一个点对应直角坐标系下的一条直线。在直角坐标系中的直线,斜率和截距是一定的,这样这条直线上的所有点在极坐标系中聚焦于一点,这样的聚焦点就代表了直角坐标系中的直线。
对于直线x=c,在实际应用中,是采用参数方程p=x*cos(theta)+y*sin(theta)。这样,图像平面上的一个点就对应到参数r—theta平面上的一条曲线上,其它的还是一样。
标准hough变换:
Imgproc.HoughLines(Mat image, Mat lines, double rho, double theta, int threshold, double srn, double stn, double min_theta, double max_theta)
参数说明:
image:源图像
lines:hough变换后储存检测到的线条的输出矢量
rho:以像素为单位的距离精度
theta:以弧度为单位的角度精度
threshold:识别某部分为一条直线时必须达到的值
srn:rho参数的除数距离,有默认值0
stn:theta参数的除数距离,默认值0
min_theta:检测到的直线的最小角度
max_theta:检测到的直线的大角度
示例代码:
public static void main(String[] args) { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); Mat srcImage = Imgcodecs.imread("F:\\6597210504144579394.jpg"); Mat dstImage = srcImage.clone(); Imgproc.Canny(srcImage, dstImage, 400, 500, 5, false); Mat storage = new Mat(); Imgproc.HoughLines(dstImage, storage, 1, Math.PI / 180, 200, 0, 0, 0, 10); for (int x = 0; x < storage.rows(); x++) { double[] vec = storage.get(x, 0); double rho = vec[0]; double theta = vec[1]; Point pt1 = new Point(); Point pt2 = new Point(); double a = Math.cos(theta); double b = Math.sin(theta); double x0 = a * rho; double y0 = b * rho; pt1.x = Math.round(x0 + 1000 * (-b)); pt1.y = Math.round(y0 + 1000 * (a)); pt2.x = Math.round(x0 - 1000 * (-b)); pt2.y = Math.round(y0 - 1000 * (a)); if (theta >= 0) { Imgproc.line(srcImage, pt1, pt2, new Scalar(255, 255, 255, 255), 1, Imgproc.LINE_4, 0); } } Imgcodecs.imwrite("F:\\dst2.jpg", srcImage); }
累计概率hough变换:
Imgproc.HoughLinesP(Mat image, Mat lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength, double maxLineGap)
参数说明:
image:源图像
lines:hough变换后储存检测到的线条的输出矢量
rho:以像素为单位的距离精度
theta:以弧度为单位的角度精度
threshold:识别某部分为一条直线时必须达到的值
minLineLength:最低线段的长度,默认为0
maxLineGap:允许将同一行点与点之间连接起来的大的距离,默认为0
示例代码:
public static void main(String[] args) { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); Mat srcImage = Imgcodecs.imread("F:\\6597210504144579394.jpg"); Mat dstImage = srcImage.clone(); Imgproc.Canny(srcImage, dstImage, 400, 500, 5, false); Mat storage = new Mat(); Imgproc.HoughLinesP(dstImage, storage, 1, Math.PI / 180, 50, 0, 0); for (int x = 0; x < storage.rows(); x++) { double[] vec = storage.get(x, 0); double x1 = vec[0], y1 = vec[1], x2 = vec[2], y2 = vec[3]; Point start = new Point(x1, y1); Point end = new Point(x2, y2); Imgproc.line(srcImage, start, end, new Scalar(255, 255, 255, 255), 1, Imgproc.LINE_4, 0); } Imgcodecs.imwrite("F:\\dst2.jpg", srcImage); }
源图片:
标准hough变换结果:
累计概率hough变换结果:
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