OpenCV - पर्याप्त लाइन ट्रांसफ़ॉर्म

आप किसी दिए गए चित्र के आकार का पता लगा सकते हैं Hough Transform technique विधि का उपयोग कर HoughLines() का Imgprocकक्षा। इस विधि का वाक्य विन्यास निम्नलिखित है।

HoughLines(image, lines, rho, theta, threshold)

यह विधि निम्नलिखित मापदंडों को स्वीकार करती है -

image - कक्षा की एक वस्तु Mat स्रोत (इनपुट) छवि का प्रतिनिधित्व करना।
lines - कक्षा की एक वस्तु Mat वेक्टर को स्टोर करता है जो लाइनों के मापदंडों (आर, stores) को संग्रहीत करता है।
rho - पिक्सेल में पैरामीटर r के रिज़ॉल्यूशन को दर्शाने वाला टाइप डबल का एक वैरिएबल।
theta - रेडियंस में पैरामीटर rad के रिज़ॉल्यूशन का प्रतिनिधित्व करने वाले टाइप डबल का एक वेरिएबल।
threshold - लाइन का "पता लगाने" के लिए चौराहों की न्यूनतम संख्या का प्रतिनिधित्व करने वाले प्रकार पूर्णांक का एक चर।

उदाहरण

निम्नलिखित कार्यक्रम दर्शाता है कि किसी दिए गए चित्र में हूप लाइनों का पता कैसे लगाया जाए।

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;

import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class HoughlinesTest {
   public static void main(String args[]) throws Exception {
      // Loading the OpenCV core library
      System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );

      // Reading the Image from the file and storing it in to a Matrix object
      String file = "E:/OpenCV/chap21/hough_input.jpg";

      // Reading the image
      Mat src = Imgcodecs.imread(file,0);

      // Detecting edges of it
      Mat canny = new Mat();
      Imgproc.Canny(src, canny, 50, 200, 3, false);

      // Changing the color of the canny
      Mat cannyColor = new Mat();
      Imgproc.cvtColor(canny, cannyColor, Imgproc.COLOR_GRAY2BGR);

      // Detecting the hough lines from (canny)
      Mat lines = new Mat();
      Imgproc.HoughLines(canny, lines, 1, Math.PI/180, 100);

      System.out.println(lines.rows());
      System.out.println(lines.cols());

      // Drawing lines on the image
      double[] data;
      double rho, theta;
      Point pt1 = new Point();
      Point pt2 = new Point();
      double a, b;
      double x0, y0;
      
      for (int i = 0; i < lines.cols(); i++) {
         data = lines.get(0, i);
         rho = data[0];
         theta = data[1];
         
         a = Math.cos(theta);
         b = Math.sin(theta);
         x0 = a*rho;
         y0 = b*rho;
         
         pt1.x = Math.round(x0 + 1000*(-b));
         pt1.y = Math.round(y0 + 1000*(a));
         pt2.x = Math.round(x0 - 1000*(-b));
         pt2.y = Math.round(y0 - 1000 *(a));
         Imgproc.line(cannyColor, pt1, pt2, new Scalar(0, 0, 255), 6);
      }
      // Writing the image
      Imgcodecs.imwrite("E:/OpenCV/chap21/hough_output.jpg", cannyColor);
          
      System.out.println("Image Processed");
   }
}

मान लें कि निम्नलिखित इनपुट छवि है hough_input.jpg उपरोक्त कार्यक्रम में निर्दिष्ट।