Transformarea de Hough este o tehnică populară în procesarea imaginilor folosită pentru detectarea formelor geometrice, cum ar fi liniile și cercurile din imagini. Acesta funcționează prin transformarea punctelor din spațiul imaginii într-un spațiu de parametri, unde formele pot fi identificate mai ușor. Acest articol explică cum să se dea și să se aplice Transformarea de Hough pentru detectarea liniei și a cercului.

Derivarea Transformarea de Coajă pentru linii

Ideea de bază este să reprezinte o linie în imagine ca un set de parametri. Cea mai comună formă este forma normală: ρ = x cos θ + y sin θ, unde ρ este distanța perpendiculară de la origine la linie, și θ este unghiul normal. Pentru fiecare punct din imagine, toate liniile posibile care trec prin ea sunt reprezentate ca curbe în spațiul parametrului (ρ, θ). Voturile de precizie în acest spațiu identifică liniile cele mai probabile.

Aplicarea transformării de tuşi pentru detectarea liniei

Pentru a detecta liniile, algoritmul implică următorii pași:

  • Conversia imaginii la o hartă binară margine folosind metode de detectare margine ca Canny.
  • Inițializează un array de acumulator pentru parametrii (ρ, θ).
  • Pentru fiecare punct de margine, calculați toate perechile posibile (ρ, θ) și măriți celulele acumulatoare corespunzătoare.
  • Identificați vârfurile din matricea acumulatorului care corespund liniilor detectate.

Derivarea și aplicarea de transformare de tuși pentru cercuri

Detectarea cercului extinde detectarea liniei prin adăugarea unui parametru de rază. Un cerc poate fi reprezentat ca (x - a)^2 + (y - b)^2 = r^2, unde (a, b) este centrul și r este raza. Spațiul parametru devine tridimensional: (a, b, r). Pentru fiecare punct de margine, posibilele centre de cerc sunt calculate pentru diferite raze, iar voturile sunt acumulate în acest spațiu 3D.

Aplicarea transformării de tuşi pentru detectarea cercului

Printre pași se numără:

  • Efectuați detectarea marginii pe imagine.
  • Alege o gamă de raze pentru a căuta cercuri.
  • Pentru fiecare punct de margine și fiecare rază, calculați centrele de cerc potențiale și actualizați acumulatorul.
  • Găsiți vârfuri în acumulator 3D care indică centre cerc și raze.