图像中直线检测算
opencv linemode算法
opencv linemode算法OpenCV是一个非常流行的开源计算机视觉库。
它提供了许多算法和工具，可以帮助您完成各种计算机视觉任务。
其中之一是线性几何算法，也称为Linemode算法。
Linemode算法是一种用于检测直线的算法。
它可以用于各种应用程序，例如图像分割，边缘检测，形状识别等。
这个算法背后的基本思想是在图像中查找像素的连续行或列，然后将这些行或列与直线匹配。
这种线性检测方法可以应用于各种类型的图像，包括灰度图像和彩色图像。
Linemode算法的实现方式是基于一种称为Hough变换的技术。
Hough变换是一种将点转换为直线的技术，它可以将像素点从图像空间转换到参数空间。
通过将像素点从图像空间转换到参数空间，可以使像素点在参数空间中形成直线。
在Linemode算法中，使用Hough变换来检测图像中的直线。
Linemode算法的实现步骤如下：1. 将输入图像转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行边缘检测。
3. 对边缘图像进行Hough变换，以检测图像中的直线。
4. 从检测到的直线中选择最佳直线，并将其绘制到原始图像上。
在OpenCV中，可以使用HoughLines函数实现Linemode算法。
该函数需要三个参数：输入图像，线段的输出向量和距离分辨率和角度分辨率的两个参数。
下面是使用OpenCV和Linemode算法检测直线的示例代码：```pythonimport cv2import numpy as np# Load imageimg = cv2.imread('image.jpg')# Convert image to grayscalegray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Apply Canny edge detectoredges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)# Apply HoughLines transformlines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)# Draw lines on original imagefor line in lines:rho, theta = line[0]a = np.cos(theta)b = np.sin(theta)x0 = a*rhoy0 = b*rhox1 = int(x0 + 1000*(-b))y1 = int(y0 + 1000*(a))x2 = int(x0 - 1000*(-b))y2 = int(y0 - 1000*(a))cv2.line(img, (x1,y1), (x2,y2), (0,0,255), 2)# Display resultcv2.imshow('result', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```在这个示例中，我们首先加载图像，然后将其转换为灰度图像和边缘图像。
霍夫变换直线检测原理
霍夫变换直线检测原理
霍夫变换（Hough Transform）是一种用来检测图像中的直线的算法，它在图像处理领域非常重要，它可以用来检测图像中的线条，圆和椭圆。
霍夫变换的基本原理是，将输入图像中的每个像素点看作是坐标系中的一个点，然后通过一些函数来确定是否存在直线，圆或椭圆，并将这些函数称为霍夫变换函数。
霍夫变换的直线检测是一个非常重要的过程，它的基本原理是将输入图像中的每个像素点看作是坐标系中的一个点，然后用霍夫变换函数来检测输入图像中是否存在直线。
霍夫变换函数有两种，一种是极坐标函数，另一种是直角坐标函数。
在极坐标函数中，霍夫变换函数的形式是：r=xcosθ+ysinθ，在直角坐标函数中，霍夫变换函数的形式是：y=mx+b。
霍夫变换直线检测的过程大致分为以下几步：首先，将输入图像转换为灰度图像，然后使用适当的滤波算法去除噪声；其次，使用边缘检测算法检测图像的边缘，并获得边缘的像素点坐标；然后，使用霍夫变换函数对边缘的像素点进行拟合，获得直线的参数；最后，使用拟合后的参数对直线进行绘制，完成图像中直线检测的任务。
总而言之，霍夫变换是一种用来检测图像中的直线的算法，它是一种极其重要的算法，它可以有效地检测图像中的线条，圆和椭圆，而其直线检测的原理是，将输入图像中的每个像素点看作是坐标系
中的一个点，然后使用霍夫变换函数拟合像素点，获得直线的参数，最后使用参数对直线进行绘制。
霍夫直线检测算法
霍夫直线检测算法
霍夫直线检测算法是一种经典的图像处理算法，主要用于检测图像中的直线。
其基本原理是将图像中的每条直线转换为参数空间中的一个点，然后统计所有点的数量，并找出最大数量的点所代表的直线。
具体步骤如下：
1. 预处理图像：将图像转换为灰度图，并进行边缘检测，得到二值化图像。
2. 构建参数空间：以极坐标系表示直线，建立以直线的极径r和极角theta为坐标轴的二维参数空间。
3. 在参数空间中累加：对于图像中的每一个边缘像素点，在参数空间中对应于所有可能的直线（不同的theta和不同的r值），将对应的点的数量加1。
4. 提取直线：在参数空间中找到数量最大的点，该点所对应的直线即为图像中的一条直线。
将该直线在图像中画出。
5. 重复步骤4，找出剩下的直线。
霍夫直线检测算法在处理直线比较集中的图像时效果比较好，但对于直线数量较多或者遮挡比较严重的图像效果不佳。
此外，算法的时间复杂度较高，因此
在实际应用中一般需要结合其他方法来提高检测效率。
数字图像中的Hough变换应用--直线检测
数字图像中的Hough变换应用--直线检测沈阳理工大学数字图像处理课程设计摘要为能够有效解决实时直线图形提取问题，提出了一种基于Hough变换(HT)的直线提取算法。
它所实现的是一种从图像空间到参数空间的映射关系。
由于具有一些明显优点和可贵性质，它引起了许多国内外学者和工程技术人员的普遍关注。
由于其根据局部度量来计算全面描述参数，因而对于区域边界被噪声干扰或被其他目标遮盖而引起边界发生某些间断的情况，具有很好的容错性和鲁棒性。
多年来，专家们对Hough变换的理论性质和应用方法进行了深入而广泛的研究，目前应用于生物医学、自动化和机器人视觉、空间技术和军事防御、办公自动化等各个方面。
本次课称设计首先分析了数字图像中直线边缘的三种结构特征，提出采用基元结构表示目标边缘点，并在约束条件下计算基元结构的基元倾角。
在此基础上，结合传统的HT的思想对基元结构进行极角约束HT，以获得最终的直线参数。
最后，再用MATLAB软件对该算法进行编程仿真。
实验结果表明，对合成图像和自然图像，该算法能够有效的识别图像中的直线段。
关键词:直线提取;Hough变换;MATLABI沈阳理工大学数字图像处理课程设计目录1. 课程设计的目的 ................................ 1 2. MATLAB简介及应用 (1)2.1 MATLAB简介 (1)2.2 MATLAB应用 (1)2.3 MATLAB特点 (2)3. Hough变换原理 (2)3.1 Hough变换的基本原理 (2)3.2 Hough变换的不足之处 (4)3.3 Hough变换的应用 (4)4. Hough变换检测直线设计 (5)4.1 Hough变换检测直线基本原理 (5)4.2 Hough变换的几种基本算法 (6)4.3 Hough变换算法的比较与选择 (7)4.4 Hough变换检测直线的算法流程图 (9)4.5 Hough变换检测直线算法的实现 (9)5. 仿真结果及分析 (11)5.1 仿真结果 (11)5.2 结果分析 (14)结论 ............................................ 15 参考文献 (16)II沈阳理工大学数字图像处理课程设计数字图像中的Hough变换应用——直线的检测1. 课程设计的目的本次课程设计的目的在于提高发现问题、分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。
霍夫直线检测matlab
霍夫直线检测matlab霍夫直线检测（Matlab程序实现）霍夫直线检测算法是一种基于图像的分析方法，它可以检测图像中的直线，适用于任何图像，包括灰度图像和彩色图像。
此方法可用于计算机视觉中检测物体轮廓的任务。
以下是Matlab程序实现霍夫直线检测的步骤：第一步：读取图片使用Matlab的imread函数从文件中读取图像。
im = imread('image.jpg');第二步：把图像转换为灰度图像使用Matlab的rgb2gray函数，把读取的图像转换为灰度图像。
im_gray = rgb2gray(im);第三步：对灰度图像进行边缘检测使用Matlab的edge函数，对图像进行边缘检测，以检测图像中的直线。
im_edges = edge(im_gray,'canny');第四步：使用Hough变换检测直线使用Matlab的hough函数，对图像中的边缘进行Hough变换，以检测图像中的直线。
[H, theta, rho] = hough(im_edges);第五步：绘制Hough变换图形使用Matlab的imshow函数，绘制Hough变换图形，以检测图像中的直线。
imshow(H,[],'XData',theta,'YData',rho);第六步：检测直线使用Matlab的houghpeaks函数，检测图像中的直线。
P = houghpeaks(H,5);第七步：从houghpeaks检测到的顶点中抽取直线使用Matlab的houghlines函数，从houghpeaks检测到的顶点中抽取直线。
lines = houghlines(im_edges,theta,rho,P);第八步：绘制检测到的直线使用Matlab的imshow函数，绘制检测到的直线。
OpenCV实现霍夫变换直线检测
OpenCV实现霍夫变换直线检测霍夫变换（Hough Transform）是图像处理中检测是否存在直线的重要算法，该算法是由Paul Hough在1962年⾸次提出，最开始只能检测图像中的直线，但是霍夫变换经过不断的扩展和完善已经可以检测多种规则形状，例如圆形、椭圆等。
霍夫变换通过将图像中的像素在⼀个空间坐标系中变换到另⼀个坐标空间坐标系中，使得在原空间中具有形同特性的曲线或者直线映射到另⼀个空间中形成峰值，从⽽把检测任意形状的问题转化为统计峰值的问题。
霍夫变换通过构建检测形状的数学解析式将图像中像素点映射到参数空间中，例如我们想检测两个像素点所在的直线，需要构建直线的数学解析式。
在图像空间x-y直⾓坐标系中，对于直线可以⽤式(7.1)所⽰的解析式来表⽰。
其中k是直线的斜率，b是直线的截距。
假设图像中存在⼀像素点A(x0,y0)，所有经过这个像素点直线可以⽤式表⽰。
在图像空间x-y直⾓坐标系中，由于变量是x和y，因此式表⽰的是经过点像素点A(x0,y0)的直线，但是经过⼀点的直线有⽆数条，因此式中的和具有⽆数个可以选择的值，如果将x0和y0看作是变量， k和 b表⽰定值，那么式可以表⽰在k-b空间的⼀条直线，映射过程⽰意图如图所⽰。
⽤式的形式表⽰映射的结果如式所⽰，即霍夫变换将x-y直⾓坐标系中经过⼀点的所有直线映射成了k-b空间中的⼀条直线，直线上的每个点都对应着x-y直⾓坐标系中的⼀条直线。
当图像中存在另⼀个像素点B(x1,y1)时，在图像空间x-y直⾓坐标系中所有经过像素点B(x1,y1)的直线也会在参数空间中映射出⼀条直线。
由于参数空间中每⼀个点都表⽰图像空间x-y直⾓坐标系中直线的斜率和截距，因此如果有⼀条直线经过像素点A(x0,y0)和像素点B(x1,y1)时，这条直线所映射在参数空间中的坐标点应该既在像素点A(x0,y0)映射的直线上⼜在像素点B(x1,y1)映射的直线上。
在平⾯内⼀个点同时在两条直线上，那么这个点⼀定是两条直线的交点，因此这条同时经过A(x0,y0)和B(x1,y1)的直线所对应的斜率和截距就是参数空间中两条直线的交点。
hough变换检测直线原理
hough变换检测直线原理Hough变换是一种常用的图像处理算法，用于检测图像中的直线。
该算法的原理基于直线上的点在参数空间中具有唯一的特征，通过对参数空间的投票来检测直线。
Hough变换最初是由Paul Hough于1962年提出的，用于在图像中检测直线。
该方法的基本思想是将直线表示为参数空间中的一个点，而不是在图像中的像素点。
这样可以将直线检测问题转化为参数空间中的点集聚类问题，从而简化了直线检测的过程。
在Hough变换中，直线可以表示为参数空间中的两个参数：rho （ρ）和theta（θ）。
参数rho表示直线到原点的距离，而参数theta表示直线与x轴的夹角。
对于给定的图像点(x, y)，可以通过以下公式计算rho和theta的值：rho = x * cos(theta) + y * sin(theta)在Hough变换中，我们需要创建一个二维的参数空间，其中rho 的范围为[-D, D]，theta的范围为[0, 180°]，D是图像对角线的长度。
然后遍历图像中的每个像素点，对每个像素点计算rho和theta的值，并在参数空间中对应的位置进行投票。
投票过程中，我们将参数空间中的每个点初始化为0。
对于每个图像点，如果它处于某条直线上，那么对应的参数空间中的点就会累加投票数。
最终，参数空间中投票数较高的点对应的直线就是我们要检测的直线。
为了提高算法的效率，通常会使用累加器数组来存储参数空间中的投票数。
累加器数组的大小根据参数空间的分辨率来确定，分辨率越高，算法的精度也就越高。
在累加器数组中，每个元素对应参数空间中的一个点，其值表示该点的投票数。
在实际应用中，Hough变换通常会与边缘检测算法结合使用，以便检测图像中的直线。
常用的边缘检测算法有Canny算法和Sobel 算法。
边缘检测算法可以将图像中的边缘点提取出来，从而减少了Hough变换的计算量。
Hough变换在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用。
hough变换检测直线算法
Hough变换检测直线算法是一种在图像处理中检测直线的方法。
其基本思想是将原始图像中的直线通过某种变换，在新空间中寻找能够描述直线的参数，从而检测出原始图像中的直线。
Hough变换检测直线算法的实现步骤如下：
1.图像预处理：将原始图像进行灰度化处理，以便于后续的处理。
2.边缘检测：使用边缘检测算法（如Canny算法）对预处理后的图像进行边
缘检测，得到二值化的边缘图像。
3.参数空间变换：将边缘图像中的直线按照一定的参数空间进行变换，将直
线的参数表示为参数空间中的一个点。
4.投票和阈值处理：在参数空间中，对每个点进行投票，并设置一个阈值，
将超过阈值的点作为候选直线。
5.直线拟合：对候选直线进行拟合，得到最终的直线方程。
Hough变换检测直线算法的优点是能够检测出图像中的直线，并且对直线的小幅度弯曲具有一定的鲁棒性。
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图像分析（Image Analysis）
图像理解（Image Understanding）
图像理解进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容 含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。
直线检测技术发展历史及现状
图像检测作为图像分析技术的一个研究内容，它也是伴随着数字图像处 理的发展而发展的。数字图像处理这门学科的形成也是和社会生产力发展的 需要分不开的。它已经广泛的应用到科学研究、工农业生产、军事技术、政 府部门、医疗卫生等许多领域，进一步推动着社会生产力的发展。 图像检测是图像分析研究内容的一部分。目前，在图像分析领域已经有很大的 发展。图像分析是一种从一幅图像中通过自动的或半自动的方法提取图像尺 寸、数据或信息的方法。图像分析方法通常因图像分析系统最后的输出是数 字而不是画面，使它与其他类型的图像处理方法，如编码、恢复、放大等不 同。图像分析源于经典的模式识别方法，根据定义，分析系统并不局限于对 一个固定数量类别的场景区域的分类，而是更倾向于可设计成用于描绘复杂 场景。根据事先预测，该场景的种类可能是非常多的和不确定的。目前，图 像分析领域主要包括形态学图像处理、边缘检测、图像特征提取、图像分割、 形状分析、图像检测和配准等几个方面的内容。
Freeman直线检测算法
Hough由于其应用广泛和简洁获得了很大程度上的认可，但同时有学者对 Hough算法的低效率和高空间占用并不满意，而且在Hough变换时直线将丧 失其长度和具体位置的问题也令一些学者不满意。于是，他们提出了改进的 方案。与Hough算法通过坐标转换的方式不同，改进的方案更倾向与从直线 的直接特征中寻找突破点。
基于随机Hough变换与最小二乘法进行直线检测算法 RHT-LSM
首先用随机Hough变换确定直线的大致位置；然后，利用所得直线参数， 计 算图像中的点到直线的距离，根据距离，可以确定每条直线附近的点集， 剔除干扰点和噪声；最后，用LSM对点集中的各点进行拟合，得到精确的直 线参量。
基于局部PCA方向统计分析的Hough直线检测算法(PCAHT)
Yuan 等提出了一种在链码中检测直线的算法。该算法从起始链码开始,对每 一链码确定一个直线穿行区域以及两条用于确定下一链码是否属于同一直线 的上下边界线。如果下一链码位于上下边界线之内,则该链码与上一链码属于
同一直线;否则该链码属于另一直线 。
尺蠖蠕行算法PCA-HT
对应于尺蠖的仿生学特点,CCA 在边缘像素子集内检测直 线的原理如下:
(1) 选择直线的初始搜索点 (2) 直线搜索的方向选择 (3) 直线特征搜索
基于OpenCv的Hough直线检测算法的实现
编译环境
OpenCV Microsoft sual Studio
实现过程
获取目标图像 对图像进行边缘检测 由图像具体情况设置累加器大小 对图像进行Hough变换并存储结果 由累加器决定是否存在直线 根据最后结果绘制直线
Hough 变换的基本思想是点线的对偶性。一方面,图像空间中共线的点对应 在参数空间里相交的线;另一方面,在参数空间中相交于同一个点的所有直线在 图像空间里都有共线的点与之对应。因此Hough 变换把在图像空间中的直线 检测问题转换到参数空间中对点的检测问题,通过在参数空间里进行简单的累 加统计完成检测任务。
经过两个多月的努力，直线检测算法研究论文终于完成了，在整个设计过程 中，出现过很多的难题，但都在自己的努力还有老师和同学的帮助下顺利解 决了，在此我深深地体会到：写论文是一个不断学习的过程，也是一个不断 发现困难并且解决困难的过程。从刚开始对图像中直线检测算法模糊的认识， 然后通过各种书籍资料不断地了解，到最后对图像中直线检测算法的深刻认 识。在这一过程中也让自己学到了很多知识，更重要的是锻炼了自己发现问 题和解决问题的能力。只有一次次不断地摸索，才能找的问题的真相，也才 能克服困难。
图像中直线检测算法研究
姓 名：王鹏军 学 号：31080902 班 级：通信0803 指导老师：刘红敏
论文基本概要
第一章 数字图像处理与直线检测 第二章 直线检测算法简介 第三章 Hough变换直线检测的实现 第四章 改进型的Hough算法
数字图像处理与直线检测
图像处理（Image Processing）
直线检测算法
几种常见的直线检测算法
Hough直线检测算法 Freeman直线检测算法 尺蠖蠕行算法
Hough直线检测算法
Hough算法及其改进算法是利用坐标域变换的代表。此类算法的优点是抗干扰 能力强，对图像中的噪声不敏感。但是由于其算法特点使得其时间复杂度和 空间复杂度都很高，并且在变换过程中丢失了线段的长度信息。
首先通过边缘检测获得图像边缘，对边缘像素进行分块处理，利用PCA所得 到所有掩膜范围内的主元方向，将获得的局部方向信息映射到参数空间，侧 重利用其统计规律来模糊约束Hough变换极角范围，达到减少运算量和存储
结束语
本文首先对当今的几种直线检测算法做了一个大概的介绍，然后针对具有经 典意义的Hough变换进行了详细的说明，最后补充了几种Hough变换的几种 改进算法。
图像分析是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得目标的客观信息从而建 立对图像的描述。图像分析是一个从图像到数据的过程。这里的数据可以是对目标 特征测量的结果，或是基于测量的符号表示，其主要是以观察着为中心研究客观世 界。图像分析是图像工程中层的操作，分割和特征值提取把原来以像素描述的图像
转变成比较简洁的非图形式的描述。
Hough算法的改进
随机Hough变换(RHT)
RHT 的基本思想是随机选取两个边缘点，由这两点唯一确定参数空间的一 个点，这是多到一的映射，避免了传统Hough 变换一到多映射的庞大计算量。 在实现累积时，采用动态链表结构，只对多到一映射所得到的参数分配单元 进行累积，从而降低了内存需求，提高运算速度。