opencv - 霍夫变换线位置(OpenCV)

Question

Hough line transform巫婆在 OpenCV 中实现可以找到大致的线位置(见下图中的短线)。



但是可以在Hough transform explanation中看到和 OpenCV's explanation of function ，它只会找到 r 和 θ ，这无法解释短线位置。

Hough 变换是否能找到比 更多的东西？ r 和 θ 这有助于找到短线位置？如何？

Answer 1

霍夫变换和概率霍夫变换使用相同的技术来检测图像中的线条。即两者都计算 r 和 θ 值(value)观。两者之间的区别在于每个算法使用的边缘点集。概率霍夫变换从所有边缘点的集合中随机采样并使用它们来检测线，而霍夫变换使用图像中的所有边缘点。

现在，这是我对你问题的回答。在概率霍夫变换中，我们从一组随机选择的边缘点中获取任意两个点 (x1,y1) 和 (x2,y2)，并使用以下等式计算 (a,b)。

y1 = x1(a) + b

y2 = x2(a) + b

一对 (a,b) 本质上表示连接两个点 (x1,y1) 和 (x2,y2) 的线。在代码中，我们维护了一个链表，用于存储这些 (a,b) 对以及与该对关联的计数值。我们从选定的边缘点计算所有可能对的 (a,b) 值。在计算 (a,b) 时，我们知道对应的边缘点。为了知道哪些边缘点对每条线有贡献，我们可以存储这些边缘点。然后，我们可以使用此信息计算图像中每条线的端点。

引用:http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/AV1011/macdonald.pdf