python 霍夫轉換語法說明

woff

原始圖

python 霍夫轉換

完整代碼

1. import  cv2 as cv
   
2. import  numpy as np
   
3. def line_detection(image):
   
4.     gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
   
5.     cv.imshow('gray', gray)
   
6.     gray=cv.GaussianBlur(gray,(11,11),0)
   
7.     cv.imshow('gray2', gray)
   
8.     edge=cv.Canny(gray,50,150,apertureSize=3)
   
9.     cv.imshow('Canny',edge)
   
10.     cv.imwrite('canny2.png',edge)
    
11.     lines=cv.HoughLines(edge,1,np.pi/180,200)
    
12.     print(lines.shape)
    
13.     print(lines)
    
14.     for line in lines:
    
15.         rho,theta=line[0]
    
16.         a=np.cos(theta)
    
17.         b=np.sin(theta)
    
18.         x0=a*rho
    
19.         y0=b*rho
    
20.         x1=int(x0+1000*(-b))
    
21.         y1=int(y0+1000*(a))
    
22.         x2=int(x0-1000*(-b))
    
23.         y2=int(y0-1000*(a))
    
24.         cv.line(image,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)
    
25.     cv.imshow('image-lines',image)
    
26. def line_detect_possible_demo(image):
    
27.     gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    
28.     edge=cv.Canny(gray,50,150,apertureSize=3)
    
29.     lines=cv.HoughLinesP(edge,1,np.pi/180,100,minLineLength=50,maxLineGap=10)
    
30.     for line in lines:
    
31.         x1,y1,x2,y2=line[0]
    
32.         cv.line(image,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)
    
33.     cv.imshow('image_detect_possible_demo',image)
    
34. 
    
35. src=cv.imread('Traffic_Lanes.jpg')
    
36. #src=cv.imread('Advanced_Sudoku.png')
    
37. cv.imshow('input',src)
    
38. line_detection(src)
    
39. line_detect_possible_demo(src)
    
40. cv.waitKey()

複製代碼

• lines代表霍夫轉換的回傳資料
• 內容為 (N,1,2)的三維結構。
• N代表幾組直線
• line[0]代表要找每一組直線的長度與角度
• rho代表長度
• theta代表角度
• a代表角度cos值
• b代表角度sin值
• x0與y0代表這條線的中位數
• x0代表x軸內容
• y0代表y軸內容
• x1與y1代表這條線的最大值
• x1代表x軸內容
• y1代表y軸內容
• x2與y2代表這條線的最小值
• x2代表x軸內容
• y2代表y軸內容
• 1000這是一個常數，亦可做調整。

• HoughLinesP 機率霍夫轉換
• 檢測圖像中分段的直線
• 共有六個參數
• 1.輸入的影像，必須是灰階影像。
• 2.rho以像素為單位的距離精度，一般會設定為1。
• 3.theta，代表偵測時角度設定，math.pi/180.0 代表探索所有可能的角度。
• 4.偵測的閥值，這個數值愈小，判定出來的直線就會愈多。
• 5.minLineLength 代表線條最短長度，比這個設定短的都會忽略。
• 6.maxLineGap 代表線條之間的最大間隔，比這個設定短的會當作一條線。• Gaussian 高斯模糊是針對整張影像進行模糊動作，降低雜訊。
• 若無法去除雜訊，接著可進行影像型態處理(黑與白)，代表影像內容會做調整，Dialation或Erosion的操作。
• 1.Dialation 膨脹擴展，白色區域會變大
• 2.Erosion 腐蝕，白色區域會變小
• 3.Open，先腐蝕再膨脹，可去除小區域的孔洞
• 4.Close，先膨脹再腐蝕，將小區域孔洞做整合
• 若灰階色彩中存在非黑非白資訊，亦可用閥值方式查找後進行調整。
• 這張道路圖片 (Traffic_Lanes.bmp)可以進行多次影像形態處理，藉此消除雜訊