基于 Hough 变换直线检测

资 源 简 介

基于 Hough 变换直线检测

详 情 说 明

Hough变换是一种经典的计算机视觉技术，用于在二值图像中检测直线。这种方法通过将图像空间中的点映射到参数空间（霍夫空间）来实现直线检测，具有抗噪声能力强的特点。

在实现原理上，Hough变换采用了极坐标表示法，将图像中的每条直线表示为ρ = xcosθ + ysinθ的形式。其中，ρ代表直线到原点的距离，θ表示直线与x轴的夹角。图像左上角被视为极坐标系统的原点。

算法工作流程主要包含三个关键步骤：首先对输入的二值图像进行处理，只关注像素值为1的感兴趣点；然后在参数空间建立一个累加器数组，每个单元格对应特定的(ρ,θ)参数组合；最后通过阈值处理找出累加器中的局部最大值，这些峰值对应的参数即为检测到的直线。

该实现提供了三个重要参数供用户调节：pstep控制ρ的采样间隔，tetastep决定θ的采样间隔，而thresh则设定检测直线所需的最小投票数。合理的参数设置能在检测精度和计算效率之间取得平衡。

算法输出包含三个部分：检测到的直线参数ρ和θ，以及完整的累加器数组。这些输出结果可以用于后续的直线可视化或进一步分析。值得注意的是，由于采用了标准的Hough变换实现，这种方法能够很好地展示算法的基本原理，但可能不适用于处理大规模图像或实时应用场景。