OpenCV笔记整理霍夫变换

Posted 2022-07-15 武尚发的博客

1. 直线检测

霍夫变换是通过霍夫坐标系的直线与笛卡尔坐标系的点之间的 “映射” 关系来判断图像中的点是否构成直线。

上图中：笛卡尔空间中一条线（y=kx+b），k表示线段的斜率、b表示垂直线段方向的位置。映射到霍夫空间中就是一个点（k，b）。其中，xy是已知的常量，kb是变量。

==========这里省略一万字。。。。

总结：

• 在笛卡尔空间中多个点如果处在同一条直线上，那么映射到霍夫空间中，多条边会汇聚并穿过同一个交点。

• 在霍夫空间中，经过一个点的直线越多，说明在笛卡尔空间中映射的直线是由越多的点构成的。
  所以霍夫变化选择直线的思路就是，选择尽可能多的直线交汇的点。

lines = cv2.HoughLinesP( img, rho, theta, threshold, minLineLength, maxLineGap )

• lines:：线段数组 [[x1,y1,x2,y2]…]。
• img:：原图。
• rho：半径步长，像素单位。
• theta：搜索角度（Π/180表示检测所有的角度）。
• threshold：阈值，值越小检测的直线就越多。
• minLineLength：最小长度。
• maxLineGap ：线段之间的最小距离。

上代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("pen.jpg")  # 读取原图
o = img.copy()  # 复制原图
o = cv2.medianBlur(o, 5)  # 使用中值滤波进行降噪
gray = cv2.cvtColor(o, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 从彩色图像变成单通道灰度图像
binary = cv2.Canny(o, 50, 150)  # 绘制边缘图像

# 检测直线：精度为1，全角度，阈值为15，线段最短100，最小间隔为18
lines = cv2.HoughLinesP(binary, 1, np.pi / 180, 15, minLineLength=100, maxLineGap=18)
for line in lines:  # 遍历所有直线
    x1, y1, x2, y2 = line[0]  # 读取直线两个端点的坐标
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)  # 在原始图像上绘制直线
    
cv2.imshow("canny", binary)  # 显示二值化边缘图案
cv2.imshow("img", img)  # 显示绘制结果
cv2.waitKey()  # 按下任何键盘按键后
cv2.destroyAllWindows()  # 释放所有窗体

运行：

2. 霍夫圆环检测

找圆的策略是： 1. 找出可能存在圆的位置（圆心坐标）。2. 根据第一轮的结果筛选出半径大小。

circles = cv2.HoughCircles(img, method, dp, minDist, param1, param2, minRadius, maxRadius)

• circles：圆的数组 [[x1,y1,r1]…]
• img：原图。
• method：固定使用 cv2.HOUGH_GRADIENT 作为参数。
• dp：分割比率（原图分辨率与圆心累加器的比值，1表示相等，2表示占原图的二分之一）
• minDist：圆心与圆心之间的最小距离。
• param1：Canny检测的边缘的最大阈值（越小越敏感）。
• param2：投票数，默认100（该值越小找到的圆越多）。
• minRadius：限制圆半径的最小值，默认0不做限制。
• maxRadius：限制圆半径的最大值，默认0不做限制。

上代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("coin.jpg")  # 读取原图
o = img.copy()  # 复制原图
o = cv2.medianBlur(o, 5)  # 使用中值滤波进行降噪
gray = cv2.cvtColor(o, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 从彩色图像变成单通道灰度图像
# 检测圆环，圆心最小间距为80，Canny最大阈值为90，投票数超过25。最小半径为10，最大半径为50
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 90, param1=90, param2=25, minRadius=10, maxRadius=50)
circles = np.uint(np.around(circles))  # 将数组元素四舍五入成整数
for c in circles[0]:  # 遍历圆环结果
    x, y, r = c  # 圆心横坐标、纵坐标和圆半径
    cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 0, 255), 3)  # 绘制圆环
    cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3)  # 绘制圆心
    
cv2.imshow("img", img)  # 显示绘制结果
cv2.waitKey()  # 按下任何键盘按键后
cv2.destroyAllWindows()  # 释放所有窗体

运行：

拜了个拜。。。