OpenCV-ハフライン変換
を適用することにより、特定の画像の形状を検出できます Hough Transform technique メソッドを使用して HoughLines() の Imgprocクラス。このメソッドの構文は次のとおりです。
HoughLines(image, lines, rho, theta, threshold)
このメソッドは、次のパラメーターを受け入れます-
image −クラスのオブジェクト Mat ソース(入力)画像を表します。
lines −クラスのオブジェクト Mat これは、線のパラメーター(r、Φ)を格納するベクトルを格納します。
rho −パラメータrの解像度をピクセル単位で表すdouble型の変数。
theta −パラメータΦの分解能をラジアンで表すdouble型の変数。
threshold −線を「検出」するための交差の最小数を表す整数型の変数。
例
次のプログラムは、特定の画像でハフ線を検出する方法を示しています。
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");
}
}
以下が入力画像であると仮定します hough_input.jpg 上記のプログラムで指定されています。
出力
プログラムを実行すると、次の出力が得られます-
143
1
Image Processed
指定したパスを開くと、次のように出力画像を確認できます。