hough变换算法概要
时间: 2023-11-18 11:57:09 浏览: 59
Hough变换是一种图像处理技术,用于在图像中检测出特定形状的物体,例如直线、圆和椭圆等。它的基本思想是将图像中的每个点转换为参数空间中的一个曲线或点,然后在参数空间中寻找交点,这些交点对应于图像中的特定形状。Hough变换的主要步骤包括:边缘检测、参数空间的初始化、参数空间的累加、参数空间的阈值处理和参数反变换。其中,参数空间的累加是Hough变换的核心步骤,它将每个边缘点在参数空间中对应的曲线或点进行累加,以便在参数空间中找到交点。Hough变换的优点是可以检测出任意形状的物体,但是它的计算量较大,需要较长的处理时间。
相关问题
halcon的hough变换算法是什么
Halcon中的Hough变换算法是一种经典的图像处理算法,主要用于检测图像中的直线、圆等形状。该算法的基本思想是将图像中的每个像素点转换为参数空间中的一条曲线或者一个点,从而将图像中的形状检测问题转化为在参数空间中寻找曲线交点或者点密集区域的问题。对于直线检测问题,Halcon中的Hough变换算法可以将每个像素点转化为一条直线,并在参数空间中找到直线交点,从而检测出图像中的直线。而对于圆检测问题,Halcon的Hough变换算法则将每个像素点转化为圆心坐标和半径,并在参数空间中找到圆心和半径相同的圆,从而检测出图像中的圆形目标。
halcon的hough变换算法具体实现
Halcon中的Hough变换算法是通过 `hough_circle`、`hough_line`、`hough_linesegment` 等函数实现的。其中,`hough_circle` 函数用于检测圆形,`hough_line` 函数用于检测直线,`hough_linesegment` 函数用于检测线段。下面以 `hough_circle` 函数为例,介绍Halcon中Hough变换算法的具体实现过程。
Halcon中的Hough变换算法主要分为以下几步:
1. 对输入图像进行预处理,如灰度化、平滑处理等。
2. 在预处理后的图像中,对每个像素点进行遍历,判断该像素点是否为圆心候选点,如果是,则在圆心累加器数组中进行计数。
3. 对累加器数组进行阈值化处理,得到圆心候选点。
4. 对每个圆心候选点进行圆的检测和参数估计,得到检测出的圆心和半径。
下面是一个简单的Halcon检测圆的示例代码:
```
read_image(Image,'test.jpg')
gray_image(Image,GrayImage)
gauss_image(GrayImage,GaussImage,5)
threshold(GaussImage,ThresholdImage,100,255)
hough_circle(ThresholdImage,CircleCandidates,300,200,10,20)
gen_circle_contour_xld(CircleContours,CircleCandidates[0],CircleCandidates[1],CircleCandidates[2],0,6.28318,'margin')
```
其中,第一行读入图像,第二行将图像转换为灰度图像,第三行对灰度图像进行高斯平滑处理,第四行对处理后的图像进行二值化处理,第五行使用 `hough_circle` 函数对二值化后的图像进行圆的检测,第六行使用 `gen_circle_contour_xld` 函数生成检测出的圆的轮廓。在 `hough_circle` 函数中,参数300和200分别表示圆的半径范围,10表示圆心候选点的最小计数值,20表示圆心候选点的最小距离。
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