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专门做二手手机的网站吗,360网站推广怎么做,手机在线代理网页,北京中企动力科技股份有限公司概述霍夫变换(Hough Transform)是一种强大的计算机视觉技术#xff0c;用于检测图像中的特定几何形状#xff08;如直线、圆形、椭圆等#xff09;。它通过将图像空间中的点映射到参数空间#xff0c;将形状检测问题转换为参数空间中的峰值检测问题。对于直线检测#xff…概述霍夫变换(Hough Transform)是一种强大的计算机视觉技术用于检测图像中的特定几何形状如直线、圆形、椭圆等。它通过将图像空间中的点映射到参数空间将形状检测问题转换为参数空间中的峰值检测问题。对于直线检测霍夫变换将图像中的每个边缘点映射到参数空间(ρ,θ)中的一条曲线其中ρ表示直线到原点的距离θ表示直线的角度。当多条曲线在参数空间中相交于同一点时表明图像中存在对应的直线。这种方法的优点是对噪声和部分遮挡具有鲁棒性能够检测不完整的形状因此在道路检测、工业检测和文档分析等领域有广泛应用。实践// 读取图像 usingvar imgGray new Mat(ImagePath, ImreadModes.Grayscale); usingvar imgStd new Mat(ImagePath, ImreadModes.Color); usingvar imgProb imgStd.Clone(); if (imgGray.Empty()) { MessageBox.Show(无法加载图像, 错误, MessageBoxButton.OK, MessageBoxImage.Error); return; } // 预处理 - Canny边缘检测 var sw new Stopwatch(); sw.Start(); Cv2.Canny(imgGray, imgGray, CannyThreshold1, CannyThreshold2, 3, false); sw.Stop(); CannyTime $Canny边缘检测耗时: {sw.ElapsedMilliseconds} 毫秒 (阈值1{CannyThreshold1}, 阈值2{CannyThreshold2}); CannyImage ConvertMatToBitmapImage(imgGray); // 运行标准霍夫变换 sw.Start(); LineSegmentPolar[] segStd Cv2.HoughLines(imgGray, 1, Math.PI / 180, (int)HoughThreshold, 0, 0); sw.Stop(); int limit Math.Min(segStd.Length, 10); for (int i 0; i limit; i) { // 绘制结果线条 float rho segStd[i].Rho; float theta segStd[i].Theta; double a Math.Cos(theta); double b Math.Sin(theta); double x0 a * rho; double y0 b * rho; Point pt1 new Point { X (int)Math.Round(x0 1000 * (-b)), Y (int)Math.Round(y0 1000 * (a)) }; Point pt2 new Point { X (int)Math.Round(x0 - 1000 * (-b)), Y (int)Math.Round(y0 - 1000 * (a)) }; imgStd.Line(pt1, pt2, Scalar.Red, 3, LineTypes.AntiAlias, 0); } StandardHoughTime $标准霍夫变换耗时: {sw.ElapsedMilliseconds} 毫秒 (检测到 {segStd.Length} 条线); StandardHoughImage ConvertMatToBitmapImage(imgStd); // 运行概率霍夫变换 sw.Restart(); LineSegmentPoint[] segProb Cv2.HoughLinesP(imgGray, 1, Math.PI / 180, (int)HoughThreshold, (int)MinLineLength, (int)MaxLineGap); sw.Stop(); foreach (LineSegmentPoint s in segProb) { imgProb.Line(s.P1, s.P2, Scalar.Red, 3, LineTypes.AntiAlias, 0); } ProbabilisticHoughTime $概率霍夫变换耗时: {sw.ElapsedMilliseconds} 毫秒 (检测到 {segProb.Length} 条线); ProbabilisticHoughImage ConvertMatToBitmapImage(imgProb);这个过程包含读取图像、Canny边缘检测、霍夫变换与概率霍夫变换。Canny边缘检测Canny边缘检测是一种多级边缘检测算法由John F. Canny在1986年提出被广泛认为是计算机视觉中最优秀的边缘检测方法之一。该算法通过四个主要步骤实现首先使用高斯滤波器平滑图像以减少噪声然后计算图像梯度的幅值和方向接着应用非极大值抑制来细化边缘保留梯度方向上的局部最大值最后使用双阈值处理和滞后阈值技术来连接边缘并消除假边缘。Canny算法的优势在于它能够产生细而连续的边缘具有良好的信噪比和定位精度并且能够有效检测弱边缘因此在图像分割、特征提取和物体识别等计算机视觉任务中得到广泛应用。查看Cv2.Canny方法签名public static void Canny(InputArray src, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize 3, bool L2gradient false)查看参数参数名类型默认值说明srcInputArray无单通道8位输入图像通常为灰度图像edgesOutputArray无输出边缘图与输入图像具有相同尺寸和类型的二值图像threshold1double无滞后阈值过程的第一个阈值低阈值用于边缘连接threshold2double无滞后阈值过程的第二个阈值高阈值用于强边缘检测apertureSizeint3Sobel算子的孔径大小3、5或7决定梯度计算的核大小L2gradientboolfalse梯度幅值计算方法true使用L2范数false使用L1范数阈值选择建议典型比例threshold2 ≈ 2-3 × threshold1低阈值(threshold1)通常设置为50-100高阈值(threshold2)通常设置为150-200霍夫变换霍夫变换(Hough Transform)是一种强大的计算机视觉技术用于检测图像中的特定几何形状如直线、圆形、椭圆等。它通过将图像空间中的点映射到参数空间将形状检测问题转换为参数空间中的峰值检测问题。对于直线检测霍夫变换将图像中的每个边缘点映射到参数空间(ρ,θ)中的一条曲线其中ρ表示直线到原点的距离θ表示直线的角度。当多条曲线在参数空间中相交于同一点时表明图像中存在对应的直线。查看Cv2.HoughLines的方法签名public static LineSegmentPolar[] HoughLines( InputArray image, double rho, double theta, int threshold, double srn 0, double stn 0)这是OpenCV中标准霍夫变换函数的实现用于在二值图像中检测直线。查看参数参数名类型默认值说明imageInputArray无8位单通道二值源图像函数可能会修改此图像rhodouble无累加器的距离分辨率像素单位thetadouble无累加器的角度分辨率弧度单位thresholdint无累加器阈值参数只有获得足够投票数threshold的直线才会被返回srndouble0多尺度霍夫变换中距离分辨率rho的除数stndouble0多尺度霍夫变换中角度分辨率theta的除数注意看这个方法返回的是LineSegmentPolar[]LineSegmentPolar是OpenCV中用于表示极坐标直线的结构体。属性名类型说明Rhofloat直线的长度从原点到直线的距离Thetafloat直线的角度弧度得到的这个数组如下所示那么我们就要将霍夫变换检测到的极坐标直线转换为笛卡尔坐标并在图像上绘制这些直线。概率霍夫变换概率霍夫变换(Probabilistic Hough Transform)是标准霍夫变换的一种优化改进版本它通过随机采样和概率统计的方法大幅提高了直线检测的计算效率。与标准霍夫变换检测无限长直线不同概率霍夫变换直接检测有限长度的线段并返回线段的两个端点坐标使结果更加实用。该算法通过最小线长和最大线间隙参数控制检测质量只保留满足长度要求且连接性良好的线段同时利用随机梯度上升策略减少计算量使其在处理大图像或实时应用场景中具有明显优势特别适用于道路检测、文档分析等需要快速准确检测线段的实际应用。查看Cv2.HoughLinesP的方法签名public static LineSegmentPoint[] HoughLinesP( InputArray image, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength 0, double maxLineGap 0)这是OpenCV中概率霍夫变换函数的实现用于在二值图像中检测线段。查看参数参数名类型默认值说明imageInputArray无8位单通道二值源图像rhodouble无累加器的距离分辨率像素单位thetadouble无累加器的角度分辨率弧度单位thresholdint无累加器阈值参数只有获得足够投票数的线段才会被返回minLineLengthdouble0最小线段长度短于此长度的线段将被拒绝maxLineGapdouble0同一条线上点之间的最大允许间隙用于连接断开的线段返回的是LineSegmentPoint[]这是OpenCV中用于表示笛卡尔坐标线段的结构体如下图所示然后使用Line方法绘制直线即可。查看Line方法的签名public void Line(Point pt1, Point pt2, Scalar color, int thickness 1, LineTypes lineType LineTypes.Link8, int shift 0)查看参数参数名类型默认值说明pt1Point无线段的第一个端点pt2Point无线段的第二个端点colorScalar无线段颜色thicknessint1线段粗细像素lineTypeLineTypesLineTypes.Link8线段类型shiftint0点坐标中的小数位数最后的效果如下所示