OpenCV - Biến đổi dòng Hough

Bạn có thể phát hiện hình dạng của một hình ảnh nhất định bằng cách áp dụng Hough Transform technique sử dụng phương pháp HoughLines() sau đó Imgproclớp học. Sau đây là cú pháp của phương thức này.

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

Phương thức này chấp nhận các tham số sau:

image - Một đối tượng của lớp Mat đại diện cho hình ảnh nguồn (đầu vào).
lines - Một đối tượng của lớp Mat lưu vectơ lưu các tham số (r, Φ) của các dòng.
rho - Một biến kiểu double đại diện cho độ phân giải của tham số r tính bằng pixel.
theta - Một biến kiểu double đại diện cho độ phân giải của tham số Φ tính bằng radian.
threshold - Một biến kiểu số nguyên đại diện cho số giao điểm tối thiểu để "phát hiện" một đường.

Thí dụ

Chương trình sau đây trình bày cách phát hiện các đường Hough trong một hình ảnh nhất định.

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");
   }
}

Giả sử rằng sau đây là hình ảnh đầu vào hough_input.jpg được chỉ định trong chương trình trên.