C# 基于Hough线变换的最长直线检测
我想用Hough变换在一幅图像中 输入图像 预期产量 当前输出 我们可以看到它检测到了错误的线路 在下面的代码中,我应该在哪里查找错误? 不过有一个陷阱。如果我将阈值从50增加到150,源代码似乎会产生正确的输出。但是,对我来说,这没有任何意义,因为增加门槛意味着排除投票率较低的队伍 源代码 HoughLineTransform.csC# 基于Hough线变换的最长直线检测,c#,image-processing,hough-transform,C#,Image Processing,Hough Transform,我想用Hough变换在一幅图像中 输入图像 预期产量 当前输出 我们可以看到它检测到了错误的线路 在下面的代码中,我应该在哪里查找错误? 不过有一个陷阱。如果我将阈值从50增加到150,源代码似乎会产生正确的输出。但是,对我来说,这没有任何意义,因为增加门槛意味着排除投票率较低的队伍 源代码 HoughLineTransform.cs 公共类行 { 公共点开始{get;set;} 公共点结束{get;set;} 公共整数长度 { 收到 { return(int)Math.Sqrt(Mat
公共类行
{
公共点开始{get;set;}
公共点结束{get;set;}
公共整数长度
{
收到
{
return(int)Math.Sqrt(Math.Pow(End.X-Start.X,2)+Math.Pow(End.Y-Start.Y,2));
}
}
公共电话线()
{
}
公共线路(点起点、点终点)
{
开始=开始;
结束=结束;
}
}
公共类HoughLineTransform
{
公共HoughMap累加器{get;set;}
公共HoughLineTransform(){}
公共线路GetLongestLine()
{
列表行=获取行(50);
int maxIndex=0;
double maxLength=-1.0;
对于(int i=0;i阈值)
{
//这是一个局部极大值(9x9)
int峰值=累加器[rho,θ];
对于(int-ly=-4;ly=0&&lx+theta峰值)
{
峰值=累加器[rho+ly,θ+lx];
ly=lx=5;
}
}
}
}
中频(峰值>(整数)累加器[rho,θ])
持续
int-x1,y1,x2,y2;
x1=y1=x2=y2=0;
双rad=θ*Math.PI/180;
如果(θ>=45&&θ该算法实际上很容易理解,即使乍一看也是如此。
它基于以下行公式:
式中,ρ是从原点到直线的垂直距离,θ是该垂直线与水平轴形成的角度
如果你知道ρ和θ,你就知道这条线。如果你取所有可能的对(在给定的精度范围内)
对于ρ和θ,你实际上得到了所有可能存在于图像中的线,这就是为什么
Map[ρ,θ]
存储。如果希望角度的精度为1度,则需要180列。对于ρ,最大可能的距离是图像的对角线长度。因此,采用一个像素的精度,行数可以是图像的对角线长度。但是不是
图像,正方形(在HoughMap.cs中):
doubleHoughHeight
是正方形的对角线,这就是为什么需要Math.Max
图像的每个点都映射到地图阵列上:
阈值过滤掉小于50点的行。以下代码也过滤掉行:
//Is this point a local maxima (9x9)
int peak = Accumulator[ rho, theta ];
for( int ly = -4; ly <= 4; ly++ ) {
for( int lx = -4; lx <= 4; lx++ ) {
if( ( ly + rho >= 0 && ly + rho < houghWidth ) && ( lx + theta >= 0 && lx + theta < houghHeight ) ) {
if( (int)Accumulator[ rho + ly, theta + lx ] > peak ) {
peak = Accumulator[ rho + ly, theta + lx ];
ly = lx = 5;
}
}
}
}
if( peak > (int)Accumulator[ rho, theta ] )
continue;
//这是一个局部极大值(9x9)
int峰值=累加器[rho,θ];
对于(int-ly=-4;ly=0&&lx+theta峰值){
峰值=累加器[rho+ly,θ+lx];
ly=lx=5;
}
}
}
}
中频(峰值>(整数)累加器[rho,θ])
持续
您的实际问题可以在以下图像中看到:
得到的端点和起点实际上是直线和两个轴的交点:
int x1, y1, x2, y2;
x1 = y1 = x2 = y2 = 0;
double rad = theta * Math.PI / 180;
if( theta >= 45 && theta <= 135 ) {
//y = (r - x Math.Cos(t)) / Math.Sin(t)
x1 = 0;
y1 = (int)( ( (double)( rho - ( houghWidth / 2 ) ) - ( ( x1 - ( imageWidth / 2 ) ) * Math.Cos( rad ) ) ) / Math.Sin( rad ) + ( imageHeight / 2 ) );
x2 = imageWidth - 0;
y2 = (int)( ( (double)( rho - ( houghWidth / 2 ) ) - ( ( x2 - ( imageWidth / 2 ) ) * Math.Cos( rad ) ) ) / Math.Sin( rad ) + ( imageHeight / 2 ) );
}
else {
//x = (r - y Math.Sin(t)) / Math.Cos(t);
y1 = 0;
x1 = (int)( ( (double)( rho - ( houghWidth / 2 ) ) - ( ( y1 - ( imageHeight / 2 ) ) * Math.Sin( rad ) ) ) / Math.Cos( rad ) + ( imageWidth / 2 ) );
y2 = imageHeight - 0;
x2 = (int)( ( (double)( rho - ( houghWidth / 2 ) ) - ( ( y2 - ( imageHeight / 2 ) ) * Math.Sin( rad ) ) ) / Math.Cos( rad ) + ( imageWidth / 2 ) );
}
lines.Add( new Line( new Point( x1, y1 ), new Point( x2, y2 ) ) );
intx1,y1,x2,y2;
x1=y1=x2=y2=0;
双rad=θ*Math.PI/180;
如果(θ>=45&&θ该算法实际上很容易理解,即使乍一看也是如此。
它基于以下行公式:
式中,ρ是从原点到直线的垂直距离,θ是该垂直线与水平轴形成的角度
如果你知道ρ和θ,你就知道这条线。如果你取所有可能的对(在给定的精度范围内)
对于ρ和θ,你实际上得到了所有可能存在于图像中的线,这就是为什么
Map[ρ,θ]
存储。如果希望角度的精度为1度,则需要180列。对于ρ,最大可能的距离是图像的对角线长度。因此,采用一个像素的精度,行数可以是图像的对角线长度。但是不是
图像,正方形(在HoughMap.cs中):
doubleHoughHeight
是正方形的对角线,这就是为什么需要Math.Max
图像的每个点都映射到地图阵列上:
threshold过滤掉小于50点的行
int maxTheta = 180;
int houghHeight = (int)( Math.Sqrt( 2 ) * Math.Max( imgWidth, imgHeight ) ) / 2;
int doubleHoughHeight = houghHeight * 2;
ρ θ number of points in that line( pair (ρ, θ) )
Map 0 0 num0
0 1 num1
0 2 num2
. . .
. . .
doubleHoughHeight – 1 179 numN
//Is this point a local maxima (9x9)
int peak = Accumulator[ rho, theta ];
for( int ly = -4; ly <= 4; ly++ ) {
for( int lx = -4; lx <= 4; lx++ ) {
if( ( ly + rho >= 0 && ly + rho < houghWidth ) && ( lx + theta >= 0 && lx + theta < houghHeight ) ) {
if( (int)Accumulator[ rho + ly, theta + lx ] > peak ) {
peak = Accumulator[ rho + ly, theta + lx ];
ly = lx = 5;
}
}
}
}
if( peak > (int)Accumulator[ rho, theta ] )
continue;
int x1, y1, x2, y2;
x1 = y1 = x2 = y2 = 0;
double rad = theta * Math.PI / 180;
if( theta >= 45 && theta <= 135 ) {
//y = (r - x Math.Cos(t)) / Math.Sin(t)
x1 = 0;
y1 = (int)( ( (double)( rho - ( houghWidth / 2 ) ) - ( ( x1 - ( imageWidth / 2 ) ) * Math.Cos( rad ) ) ) / Math.Sin( rad ) + ( imageHeight / 2 ) );
x2 = imageWidth - 0;
y2 = (int)( ( (double)( rho - ( houghWidth / 2 ) ) - ( ( x2 - ( imageWidth / 2 ) ) * Math.Cos( rad ) ) ) / Math.Sin( rad ) + ( imageHeight / 2 ) );
}
else {
//x = (r - y Math.Sin(t)) / Math.Cos(t);
y1 = 0;
x1 = (int)( ( (double)( rho - ( houghWidth / 2 ) ) - ( ( y1 - ( imageHeight / 2 ) ) * Math.Sin( rad ) ) ) / Math.Cos( rad ) + ( imageWidth / 2 ) );
y2 = imageHeight - 0;
x2 = (int)( ( (double)( rho - ( houghWidth / 2 ) ) - ( ( y2 - ( imageHeight / 2 ) ) * Math.Sin( rad ) ) ) / Math.Cos( rad ) + ( imageWidth / 2 ) );
}
lines.Add( new Line( new Point( x1, y1 ), new Point( x2, y2 ) ) );
public List<Point>[] lstPnts { get; set; }
public void Compute() {
if( Image != null ) {
...
...
...
Map = new int[ doubleHoughHeight, maxTheta ];
//Add this code////////////////////////////////////////////////
//lstPnts is an doubleHoughHeight * maxTheta size array of list Points
lstPnts = new List<Point>[ doubleHoughHeight * maxTheta ];
for(int i = 0; i < doubleHoughHeight * maxTheta; i++ ) {
lstPnts[ i ] = new List<Point>();
}
///////////////////////////////////////////////////////////////
....
....
....
if( ( rho > 0 ) && ( rho <= Map.GetLength( 0 ) ) ) {
Map[ rho, theta ]++;
//Add this line of code////////////////////////////////////////
lstPnts[ rho * maxTheta + theta ].Add( new Point( x, y ) );
///////////////////////////////////////////////////////////////
PointsCount++;
}
....
}
}
public List<Line> GetLines( int threshold ) {
if( Accumulator == null ) {
throw new Exception( "HoughMap is null" );
}
int houghWidth = Accumulator.Width;
int houghHeight = Accumulator.Height;
int imageWidth = Accumulator.Image.GetLength( 0 );
int imageHeight = Accumulator.Image.GetLength( 1 );
List<Line> lines = new List<Line>();
if( Accumulator == null )
return lines;
for( int rho = 0; rho < houghWidth; rho++ ) {
for( int theta = 0; theta < houghHeight; theta++ ) {
if( (int)Accumulator[ rho, theta ] > threshold ) {
//Is this point a local maxima (9x9)
int peak = Accumulator[ rho, theta ];
int dd = 10;
for( int ly = -dd; ly <= dd; ly++ ) {
for( int lx = -dd; lx <= dd; lx++ ) {
if( ( ly + rho >= 0 && ly + rho < houghWidth ) && ( lx + theta >= 0 && lx + theta < houghHeight ) ) {
if( (int)Accumulator[ rho + ly, theta + lx ] > peak ) {
peak = Accumulator[ rho + ly, theta + lx ];
ly = lx = dd + 1;
}
}
}
}
if( peak > (int)Accumulator[ rho, theta ] )
continue;
//Map[ rho, theta ] contains these points -> lstPnts[ rho * houghHeight + theta ].
//The points in that list with min and max X coordinate are the Start and End ones
int x1 = houghWidth, y1 = 0, x2 = -1, y2 = 0;
for(int i = 0; i < Accumulator.lstPnts[ rho * houghHeight + theta ].Count; i++ ) {
if( Accumulator.lstPnts[ rho * houghHeight + theta ][ i ].X > x2 ) {
x2 = Accumulator.lstPnts[ rho * houghHeight + theta ][ i ].X;
y2 = Accumulator.lstPnts[ rho * houghHeight + theta ][ i ].Y;
}
if( Accumulator.lstPnts[ rho * houghHeight + theta ][ i ].X < x1 ) {
x1 = Accumulator.lstPnts[ rho * houghHeight + theta ][ i ].X;
y1 = Accumulator.lstPnts[ rho * houghHeight + theta ][ i ].Y;
}
}
//Remove this code
/*int x1, y1, x2, y2;
x1 = y1 = x2 = y2 = 0;
double rad = theta * Math.PI / 180;
if( theta >= 45 && theta <= 135 ) {
//y = (r - x Math.Cos(t)) / Math.Sin(t)
x1 = 0;
y1 = (int)( ( (double)( rho - ( houghWidth / 2 ) ) - ( ( x1 - ( imageWidth / 2 ) ) * Math.Cos( rad ) ) ) / Math.Sin( rad ) + ( imageHeight / 2 ) );
x2 = imageWidth - 0;
y2 = (int)( ( (double)( rho - ( houghWidth / 2 ) ) - ( ( x2 - ( imageWidth / 2 ) ) * Math.Cos( rad ) ) ) / Math.Sin( rad ) + ( imageHeight / 2 ) );
}
else {
//x = (r - y Math.Sin(t)) / Math.Cos(t);
y1 = 0;
x1 = (int)( ( (double)( rho - ( houghWidth / 2 ) ) - ( ( y1 - ( imageHeight / 2 ) ) * Math.Sin( rad ) ) ) / Math.Cos( rad ) + ( imageWidth / 2 ) );
y2 = imageHeight - 0;
x2 = (int)( ( (double)( rho - ( houghWidth / 2 ) ) - ( ( y2 - ( imageHeight / 2 ) ) * Math.Sin( rad ) ) ) / Math.Cos( rad ) + ( imageWidth / 2 ) );
}*/
lines.Add( new Line( new Point( x1, y1 ), new Point( x2, y2 ) ) );
}
}
}
return lines;
}