Line detection in gray scale using hough transform

资 源 简 介

Line detection in gray scale using hough transform

详 情 说 明

直线检测是计算机视觉中的一项基础任务，而霍夫变换（Hough Transform）是一种经典且有效的方法，尤其在灰度图像中表现突出。其核心思想在于将图像空间中的直线转换为参数空间（如极坐标中的ρ和θ）的曲线交点，通过统计这些交点的累积强度来检测直线。

### 基本流程 边缘检测：首先对灰度图像进行边缘检测（如使用Canny算子），提取可能的直线边缘像素点。 参数空间映射：每个边缘点通过霍夫变换映射到参数空间（ρ和θ），形成一组正弦曲线。 累积投票：在参数空间中划分网格（累加器），统计曲线交点的投票数。高投票区域对应原始图像中的潜在直线。 峰值提取：通过阈值或非极大值抑制筛选出显著的直线参数。

### 优势与局限 优势：对噪声和部分遮挡鲁棒，适用于复杂场景。 局限：计算复杂度随参数维度增长（如检测曲线时需更高维空间）。

### 扩展思路 结合梯度方向优化投票，减少计算量。 使用概率霍夫变换（Probabilistic Hough Transform）提升实时性，仅处理随机子集边缘点。

霍夫变换的灵活性使其成为从文档分析到自动驾驶的多领域基石算法。