文章目录
- 霍夫变换
- 霍夫线变换
- Hough线变换Demo
- Hough圆变换
- Hough圆变换Demo
霍夫变换
霍夫变化 ：（Hough Transform）是图像处理中的一种特征提取技术，在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值（累计局部最大值） 得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换的结果；
霍夫变换主要分为两种： 霍夫直线变换与霍夫圆变换；
1、标准霍夫变换；HoughLines()
2、多尺度霍夫变换；HoughLines()
3、累计霍夫变换；HoughLineP()
4、霍夫圆变换 ： HoughCircles()
霍夫线变换
1、霍夫变换输入一般为边缘二值图，用以寻找轮廓中的直线、圆；
2、霍夫线变换可分为：标准霍夫变换、多尺度霍夫变换、累计概率霍夫变换3种；
3、霍夫线变换的原理为：线性坐标系与极坐标之间的转换；
4、HoughLines参数说明：
src : 输入图像，一般为8位单通道二值图像；
lines ： 线条输出矢量（极坐标表示形式：（ρ，θ）），EmguCV中可以用VectorOfPointF类型存储，x坐标存储ρ值，y坐标存储θ值；
rho : 像素扫描步长（ρ）；
theta : 角度扫描步长（θ）；
threshold：设定有足够交点数的极坐标才认为是直线；
srn,stn : 多尺度霍夫变换使用；
5、累计霍夫变换：EmguCV提供了两种封装方法，方法1返回值为空，计算直线点通过方法参数输出；方法2返回值为LineSegment2D类型，直线点坐标返回输出；
使用第一种方法，可以使用VectorOfRect类型存储计算坐标点：
Hough线变换Demo
1、HoughLines()计算的坐标点输出为极坐标点，需要自己换算到直角坐标系；
2、HoughLineP()计算输出为直线的两端点，不需要自己换算；
3、阈值，最低线段长度，允许连接最大距离影响实际作用效果；
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using Emgu.CV;
using Emgu.Util;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.CvEnum;
using Emgu.CV.Util;
using System.Drawing;
namespace lesson18
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
//Mat src = CvInvoke.Imread("1.bmp");
//Mat grayimg = new Mat();
//Mat edge = new Mat();
//CvInvoke.CvtColor(src, grayimg, ColorConversion.Bgr2Gray);
//CvInvoke.Canny(grayimg, edge, 100, 200, 3, false);
//CvInvoke.Imshow("canny image", edge);
//VectorOfPointF lines = new VectorOfPointF(); //lines存储的是极坐标值
//CvInvoke.HoughLines(edge, lines, 10, Math.PI / 180, 600, 0, 0);
//for(int i = 0; i < lines.Size; i++)
//{
// float rho = lines[i].X; //将极坐标值转换到线坐标系中
// float theta = lines[i].Y;
// double a = Math.Cos(theta), b = Math.Sin(theta);
// double x0 = rho * a, y0 = rho * b; //线坐标系中对应的点
// Point pt1 = new Point();
// Point pt2 = new Point();
// pt1.X = (int)Math.Round(x0 + 1000 * (-b)); //求取对应点上下两点的坐标，1000为线距
// pt1.Y = (int)Math.Round(y0 + 1000 * a);
// pt2.X = (int)Math.Round(x0 - 1000 * (-b));
// pt2.Y = (int)Math.Round(y0 - 1000 * a);
// CvInvoke.Line(src, pt1, pt2, new MCvScalar(0, 0, 255), 2, LineType.EightConnected);
//}
//CvInvoke.Imshow("hough test", src);
///累计霍夫变换
Mat src = CvInvoke.Imread("mask.jpg");
Mat grayimg = new Mat();
Mat cannyimg = new Mat();
CvInvoke.CvtColor(src, grayimg, ColorConversion.Bgr2Gray);
CvInvoke.Canny(grayimg, cannyimg, 100, 200, 3, false);
LineSegment2D[] lines = CvInvoke.HoughLinesP(cannyimg, 10, Math.PI / 180, 30, 5, 10); //累计霍夫变换自动计算出直线的两端点
for(int i = 0; i < lines.Length;i++)
{
Point pt1 = lines[i].P1; //直线两端点
Point pt2 = lines[i].P2;
CvInvoke.Line(src, pt1, pt2, new MCvScalar(0, 255, 0), 2, LineType.EightConnected);
}
CvInvoke.Imshow("hough test", src);
CvInvoke.WaitKey(0);
}
}
}标准Hough 线变换
累计霍夫线变换：
Hough圆变换
1、OpenCV/EmguCV中使用霍夫梯度法进行圆检测；
2、API ： HoughCircles() ，
参数说明：
circles : CircleF类型参数；
method ： 方法，只支持霍夫梯度法；
dp : 1 : 原图搜索，2 ： 取图像一半搜索；
param1 : 传递给Canny算子的高阈值；
param2 : 中心点累加器阈值（圆心最少有多少次重合才认为是一个圆）；
minRadius,maxRadius : 检测的 最大最小圆范围
Hough圆变换Demo
1、参数取值直接影响实验效果
...
Mat src = CvInvoke.Imread("2.png");
Mat dst = Mat.Zeros(src.Rows,src.Cols,DepthType.Cv8U,3);
Mat grayimg = new Mat();
CvInvoke.CvtColor(src, grayimg, ColorConversion.Bgr2Gray);
CvInvoke.Imshow("input", grayimg);
CircleF[] circles = CvInvoke.HoughCircles(grayimg, HoughType.Gradient, 1, 30, 100, 30, 10, 200); //minRadius设置为100，则所有圆都被过滤
//CircleF[] circles = CvInvoke.HoughCircles(grayimg, HoughType.Gradient, 1, 80, 200, 30, 120, 200);
for (int i = 0; i < circles.Length; i++)
{
CvInvoke.Circle(dst, new Point((int)circles[i].Center.X, (int)circles[i].Center.Y), (int)circles[i].Radius,
new MCvScalar(255, 255, 0), 3, LineType.EightConnected);
}
CvInvoke.Line(dst, new Point(10, 10), new Point(100, 100),new MCvScalar(127,127,0),2);
CvInvoke.Imshow("hough circle test", dst);
CvInvoke.WaitKey(0);
