Comment calculer et appliquer la transformation Hough pour la détection de ligne et de cercle

La transformation de Hough est une technique populaire dans le traitement d'images utilisée pour détecter des formes géométriques telles que des lignes et des cercles à l'intérieur des images. Elle fonctionne en transformant des points dans l'espace image en un espace de paramètre, où les formes peuvent être identifiées plus facilement.

Dérivation de la transformation de la houx pour les lignes

L'idée de base est de représenter une ligne dans l'image comme un ensemble de paramètres. La forme la plus courante est la forme normale: ρ = x cos γ + y sin γ, où ρ est la distance perpendiculaire de l'origine à la ligne, et γ est l'angle de la normale. Pour chaque point de l'image, toutes les lignes possibles passant par elle sont représentées comme des courbes dans l'espace du paramètre (ρ, γ).

Application de la transformation Hough pour la détection de ligne

Pour détecter les lignes, l'algorithme comporte les étapes suivantes:

Dérivation et application de la transformation de la houx pour les cercles

La détection du cercle étend la détection de ligne en ajoutant un paramètre de rayon. Un cercle peut être représenté par (x - a)^2 + (y - b)^2 = r^2, où (a, b) est le centre et r est le rayon. L'espace du paramètre devient tridimensionnel : (a, b, r). Pour chaque point de bord, les centres de cercle possibles sont calculés pour divers rayons, et les votes sont accumulés dans cet espace 3D.

Application de la transformation Hough pour la détection de cercles

Les étapes suivantes sont prévues :