Hough变换将点变成线的工作流程
时间: 2023-06-11 09:05:55 浏览: 49
Hough变换是一种图像处理算法,它可以将图像中的点转换成一组参数化的直线方程。其工作流程如下:
1. 对于给定的图像,我们首先进行边缘检测,将图像中的所有边缘检测出来。
2. 对于每一个检测出来的边缘点,在Hough空间中构造一个曲线,这个曲线表示的是所有可能的直线方程,这个曲线可以看做是一个参数空间,其中每一个点代表一条直线。
3. 对于每一个曲线,在它所经过的点上投票,将投票结果存储在一个累加器数组中。这个累加器数组可以看做是一个直方图,其中每一个直方表示一条直线。
4. 扫描这个累加器数组,找到投票数最高的直线,这条直线就是我们要求的最优解。
5. 最后,我们可以将这条直线在原始图像中绘制出来。
需要注意的是,在Hough变换中,直线的参数化方式可以有多种,常用的有极坐标和笛卡尔坐标两种方式。
相关问题
Hough变换将离散点变成线的流程
Hough变换将离散点变成线的流程如下:
1. 对于给定的二维离散点集合,遍历所有点,对于每个点,遍历以该点为中心的所有可能的直线。
2. 对于每条直线,计算直线上所有点到该直线的距离,并将距离值存储在一个累加器数组中,以该直线的参数(通常是极坐标参数)作为数组的索引。
3. 遍历完所有的点后,累加器数组中的值即为每条直线上的点的数量或权重。
4. 对于累加器数组中的每个元素,如果其值高于一个预定的阈值,则将该元素所对应的直线作为检测到的直线输出。
5. 输出所有检测到的直线。
需要注意的是,这里的直线参数通常采用极坐标形式表示,即直线在极坐标系下的表达式为:r = x*cos(theta) + y*sin(theta),其中r表示直线到原点的距离,theta表示直线与x轴的夹角。这种参数形式的好处在于可以有效地避免竖直线的斜率为无穷大的情况。
多点hough变换直线拟合
多点 Hough 变换直线拟合是一种基于 Hough 变换的直线拟合算法,它可以用来对具有噪声和离群点的多个点进行直线拟合。与标准的 Hough 变换相比,多点 Hough 变换可以使用更少的数据点来拟合直线,并且可以更好地处理噪声和离群点。
多点 Hough 变换的基本思想是在 Hough 空间中查找最大的峰值,然后将这些峰值解释为直线。与标准的 Hough 变换不同,多点 Hough 变换将每个数据点视为一个小的 Hough 空间,而不是将整个数据集视为一个 Hough 空间。在每个小的 Hough 空间中,多点 Hough 变换将查找最大的峰值,并将这些峰值组合成全局最大峰值。这些全局最大峰值表示最佳拟合直线的参数。
多点 Hough 变换直线拟合的主要优点是它可以处理噪声和离群点,并且可以使用更少的数据点进行拟合。然而,它的主要缺点是它需要较长的计算时间,并且可能会受到数据点密度不均匀的影响。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)