18-霍夫變換

霍夫變換

霍夫變化 ：（Hough Transform）是圖像處理中的一種特徵提取技術，在一個參數空間中通過計算累計結果的局部最大值（累計局部最大值） 得到一個符合該特定形狀的集合作爲霍夫變換的結果；
霍夫變換主要分爲兩種： 霍夫直線變換與霍夫圓變換；
1、標準霍夫變換；HoughLines()
2、多尺度霍夫變換；HoughLines()
3、累計霍夫變換；HoughLineP()
4、霍夫圓變換 ： HoughCircles()

霍夫線變換

1、霍夫變換輸入一般爲邊緣二值圖，用以尋找輪廓中的直線、圓；
2、霍夫線變換可分爲：標準霍夫變換、多尺度霍夫變換、累計概率霍夫變換3種；
3、霍夫線變換的原理爲：線性座標系與極座標之間的轉換；

4、HoughLines參數說明：
src : 輸入圖像，一般爲8位單通道二值圖像；
lines ： 線條輸出矢量（極座標表示形式：（ρ，θ）），EmguCV中可以用VectorOfPointF類型存儲，x座標存儲ρ值，y座標存儲θ值；
rho : 像素掃描步長（ρ）；
theta : 角度掃描步長（θ）；
threshold：設定有足夠交點數的極座標才認爲是直線；
srn,stn : 多尺度霍夫變換使用；

5、累計霍夫變換：EmguCV提供了兩種封裝方法，方法1返回值爲空，計算直線點通過方法參數輸出；方法2返回值爲LineSegment2D類型，直線點座標返回輸出；

使用第一種方法，可以使用VectorOfRect類型存儲計算座標點：

Hough線變換Demo

1、HoughLines()計算的座標點輸出爲極座標點，需要自己換算到直角座標系；
2、HoughLineP()計算輸出爲直線的兩端點，不需要自己換算；
3、閾值，最低線段長度，允許連接最大距離影響實際作用效果；

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存儲的是極座標值
            //CvInvoke.HoughLines(edge, lines, 10, Math.PI / 180, 600, 0, 0);

            //for(int i = 0; i < lines.Size; i++)
            //{
            //    float rho = lines[i].X;      //將極座標值轉換到線座標系中
            //    float theta = lines[i].Y;
            //    double a = Math.Cos(theta), b = Math.Sin(theta);
            //    double x0 = rho * a, y0 = rho * b; //線座標系中對應的點
            //    Point pt1 = new Point();  
            //    Point pt2 = new Point();

            //    pt1.X = (int)Math.Round(x0 + 1000 * (-b));   //求取對應點上下兩點的座標，1000爲線距
            //    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);

            ///累計霍夫變換
            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); //累計霍夫變換自動計算出直線的兩端點

            for(int i = 0; i < lines.Length;i++)
            {
                Point pt1 = lines[i].P1;  //直線兩端點
                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);
        }
    }
}

標準Hough 線變換

累計霍夫線變換：

Hough圓變換

1、OpenCV/EmguCV中使用霍夫梯度法進行圓檢測；

2、API ： HoughCircles() ，
參數說明：
circles : CircleF類型參數；
method ： 方法，只支持霍夫梯度法；
dp : 1 : 原圖搜索，2 ： 取圖像一半搜索；
param1 : 傳遞給Canny算子的高閾值；
param2 : 中心點累加器閾值（圓心最少有多少次重合才認爲是一個圓）；
minRadius,maxRadius : 檢測的 最大最小圓範圍

Hough圓變換Demo

1、參數取值直接影響實驗效果

...
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設置爲100，則所有圓都被過濾
 //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);