Python数字图像处理之霍夫线变换实现详解-创新互联
在图片处理中,霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状,包括直线、圆、椭圆等。
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对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,可用y=mx+b来表示,其中m为斜率,b为截距。但是如果直线是一条垂直线,则m为无穷大,所有通常我们在另一坐标系中表示直线,即极坐标系下的r=xcos(theta)+ysin(theta)。即可用(r,theta)来表示一条直线。其中r为该直线到原点的距离,theta为该直线的垂线与x轴的夹角。如下图所示。
对于一个给定的点(x0,y0), 我们在极坐标下绘出所有通过它的直线(r,theta),将得到一条正弦曲线。如果将图片中的所有非0点的正弦曲线都绘制出来,则会存在一些交点。所有经过这个交点的正弦曲线,说明都拥有同样的(r,theta), 意味着这些点在一条直线上。
发上图所示,三个点(对应图中的三条正弦曲线)在一条直线上,因为这三个曲线交于一点,具有相同的(r, theta)。霍夫线变换就是利用这种方法来寻找图中的直线。
函数:skimage.transform.hough_line(img)
返回三个值:
h: 霍夫变换累积器
theta: 点与x轴的夹角集合,一般为0-179度
distance: 点到原点的距离,即上面的所说的r.
例:
import skimage.transform as st import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 构建测试图片 image = np.zeros((100, 100)) #背景图 idx = np.arange(25, 75) #25-74序列 image[idx[::-1], idx] = 255 # 线条\ image[idx, idx] = 255 # 线条/ # hough线变换 h, theta, d = st.hough_line(image) #生成一个一行两列的窗口(可显示两张图片). fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 6)) plt.tight_layout() #显示原始图片 ax0.imshow(image, plt.cm.gray) ax0.set_title('Input image') ax0.set_axis_off() #显示hough变换所得数据 ax1.imshow(np.log(1 + h)) ax1.set_title('Hough transform') ax1.set_xlabel('Angles (degrees)') ax1.set_ylabel('Distance (pixels)') ax1.axis('image')
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文章标题:Python数字图像处理之霍夫线变换实现详解-创新互联
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