霍夫变换(Hough Transform):霍夫变化在图像处理以及点云处理中的直线检测应用
霍夫變換(Hough Transfrom)是圖像處理中的一種特征提取技術(shù),它通過一種投票算法檢測具有特定形狀的物體,該過程在一個參數(shù)空間中通過計算累計結(jié)果的局部最大值得到一個符合該特定形狀的集合作為霍夫變換的結(jié)果。
最初的霍夫變換是設(shè)計用來檢測直線和曲線的,起初的方法要求知道物體邊界線的解析方程,但不需要有關(guān)區(qū)域位置的先驗(yàn)知識,這種方法的一個突出優(yōu)點(diǎn)是分割結(jié)果的魯棒性,即對數(shù)據(jù)的不完全或者噪聲不是非常的敏感,然而要獲得描述邊界的解析表達(dá)常常是不可能的;后經(jīng)過推廣,經(jīng)典霍夫變換用來檢測圖像中的直線,再后來霍夫變換擴(kuò)展到任意形狀物體的識別,多為圓或者橢圓。霍夫變換運(yùn)用兩個坐標(biāo)空間之間的變換將在一個空間中具有相同形狀的曲線或者直線映射到另一個坐標(biāo)空間的一個點(diǎn)上形成峰值,從而把檢測任意形狀的問題轉(zhuǎn)化為統(tǒng)計峰值問題。
霍夫變換在OpenCV中分為霍夫線變換和霍夫圓變換兩種。
--------------OpenCV中的霍夫線變換
(1)對于直角坐標(biāo)系中的任意一點(diǎn)A,經(jīng)過點(diǎn)A的直線滿足.(k是斜率,b是截距)
為什么要用極坐標(biāo)而不是笛卡爾坐
總結(jié)
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