在一个二值图像中检测线

资 源 简 介

在一个二值图像中检测线

详 情 说 明

Hough变换是计算机视觉中一种经典的线检测算法，特别适用于处理二值图像。该算法通过将图像空间中的直线转换到参数空间（霍夫空间），实现了对图像中直线的高效检测。在二值图像中，像素值为1的点代表需要检测的线条像素。

算法核心原理在于极坐标表示法。图像空间中的每个像素点(x,y)对应于霍夫空间中一条曲线，而霍夫空间中的每个点(ρ,θ)则对应于图像空间中的一条直线。这种空间转换使得我们可以通过累积投票的方式找出图像中最可能的直线。

实际应用中，houghline函数需要几个关键参数：pstep控制ρ的采样间隔，tetastep控制θ的采样间隔，threshold则决定了被视为有效直线的最小投票数（通常设置为3或更高）。函数返回三个结果：检测到的直线参数ρ和θ，以及完整的霍夫空间累积数组。

算法性能方面，2004年的优化版本在速度和效率上有明显提升。值得注意的是，坐标系的原点默认位于图像的左上角，这个细节在理解检测结果时非常重要。霍夫变换的鲁棒性使其能够有效处理包含噪声的图像，并对部分遮挡的直线有较好的检测能力。