霍夫直线检测：原理详解与实战应用

2023-09-18 13:50:29

导言

在计算机视觉领域，直线检测是图像分析和对象识别中的重要任务。霍夫变换是一种强大的技术，可以有效检测图像中的直线和曲线。在自动驾驶等应用中，霍夫直线检测被广泛用于车道线检测，为车辆提供道路信息。本文将深入剖析霍夫直线检测的原理，并提供一个全面的实战指南，帮助您掌握这项技术。

霍夫变换原理

霍夫变换的基本思想是将图像中的每个像素点映射到参数空间中的一条曲线。对于一条直线，其参数可以由斜率和截距表示。霍夫变换的过程如下：

边缘检测： 首先，通过边缘检测算法，提取图像中的边缘点。这些边缘点代表了图像中的潜在直线。
累加器： 创建一个累加器，这是一个参数空间的二维数组。数组中的每个单元格对应于一条可能的直线。
投票： 对于每个边缘点，计算其在参数空间中对应的所有可能直线。然后，在累加器的相应单元格中累加。
局部极大值： 在累加器中，局部极大值表示可能存在的直线。这些局部极大值可以通过阈值处理或非极大值抑制来识别。

实战指南

1. 导入库

import numpy as np
import cv2

2. 边缘检测

edges = cv2.Canny(image, 100, 200)

3. 创建累加器

accumulator = np.zeros((h, w, 180))

4. 投票

for y in range(h):
    for x in range(w):
        if edges[y, x] > 0:
            for angle in range(180):
                rho = x * np.cos(angle) + y * np.sin(angle)
                accumulator[rho, angle, :] += 1

5. 局部极大值检测

local_maxima = cv2.dilate(accumulator, np.ones((3, 3)))

6. 绘制直线

for rho, angle, count in zip(*np.where(local_maxima > 100)):
    a = np.cos(angle)
    b = np.sin(angle)
    x0 = a * rho
    y0 = b * rho
    x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
    y1 = int(y0 + 1000 * (a))
    x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
    y2 = int(y0 - 1000 * (a))
    cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)