כיצד לדרבי וליישם ה-Hough Transform קו וגילוי מעגל

ה- Hough Transform הוא טכניקה פופולרית בעיבוד תמונות המשמש לזיהוי צורות גאומטריות כגון קווים וחוגים בתוך תמונות.זה עובד על ידי שינוי נקודות במרחב התמונה לחלל פרמטר, שבו ניתן לזהות את הצורות בקלות רבה יותר. מאמר זה מסביר כיצד להפיק וליישם את ה-Hough Transform עבור קו וזיהוי מעגל.

המונחים: Hough Transform for Lines

(ה) הרעיון הבסיסי הוא לייצג קו בתמונה כמערך פרמטרים.הצורה הנפוצה ביותר היא הצורה הרגילה:0 ⁇ =x cos ⁇ + y sin ⁇ FLT:1, שבו (FLT:2 ⁇ FLT 3:2 ⁇ FLT 3: 3) הוא המרחק החמקמק מן המקור לקו, ו-FLT:4 ⁇ F:5 הוא ככל הנראה לעין, דרך הפרמטר הזה.

יישום Hough Transform for Line Detection

כדי לזהות קווים, האלגוריתם כולל את השלבים הבאים:

• להמיר את התמונה למפה של קצה בינארי באמצעות שיטות זיהוי קצה כמו Canny.
• מיפוי של מערך accumulator עבור פרמטרים ( ⁇ , ⁇ )
• לכל נקודה קצה, לחדד את כל האפשר ( ⁇ , ⁇ ) זוגות ולהגביר את התאים המקבילים accumulator.
• לזהות שיאים במערך accumulator המתאים לקווים מזוהים.

דרבי ויישומים של Hough Transform for Circles

⁇ מעגל מרחיב את קו זיהוי על ידי הוספת פרמטר רדיוס. מעגל יכול להיות מיוצג כמו התפלגות:0(x - a)2 + (y - b) 2 = r2miaFLT:1, שבו (a, b) הוא המרכז ו r הוא רדיוס.המרחב פרמטר הופך תלת-ממדי: (a, b, r). עבור כל נקודה, מרכזי מעגל אפשריים הם קוהר עבור מגוון רחב, הם מוצגים, הם, מרכזי אורדקים שונים, 3D.

שימוש ב-Hough Transform for Circle Detection

השלבים כוללים:

• לבצע גילוי קצה על התמונה.
• בחר מגוון של רדיוי כדי לחפש מעגלים.
• לכל נקודה קצה ולכל רדיוס, מרכזי מעגל פוטנציאליים ולעדכן את האקומולטור.
• מצא שיאים ב- 3D accumulator אשר מצביעים על מרכזי מעגל ורדיוני.