Computer vision 概率Hough变换如何计算直线的端点？_Computer Vision_Hough Transform

Computer vision 概率Hough变换如何计算直线的端点？

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Computer vision 概率Hough变换如何计算直线的端点？,computer-vision,hough-transform,Computer Vision,Hough Transform,根据，概率Hough变换直接返回直线的两个端点。我试着读这篇论文，但不明白直线的端点是如何计算的。有人有什么想法吗？这是一个非常直接的解释（第2.1节）。基本上，在从输入边缘图像中选择随机像素后，它用于更新Hough累加器。如果此更新导致给定行L的投票率足够高（即，如果与L对应的累加器矩阵中的值高于阈值），则通过在L的两个方向上“行走”来执行搜索，以找到其极值。如果我们到达图像边界，或者如果检测到足够大的间隙（，即许多像素的投票不到L），则此行走会中断关于opencv实现，例如，您可以看到它严

根据，概率Hough变换直接返回直线的两个端点。我试着读这篇论文，但不明白直线的端点是如何计算的。有人有什么想法吗？

这是一个非常直接的解释（第2.1节）。基本上，在从输入边缘图像中选择随机像素后，它用于更新Hough累加器。如果此更新导致给定行

的投票率足够高（即，如果与

对应的累加器矩阵中的值高于阈值），则通过在

的两个方向上“行走”来执行搜索，以找到其极值。如果我们到达图像边界，或者如果检测到足够大的间隙（

，即

许多像素的投票不到

），则此行走会中断

关于opencv实现，例如，您可以看到它严格遵循给定的算法