Mit der Hough-Linientransformation können Sie gerade Linien in einem bestimmten Bild erkennen. In OpenCV stehen zwei Methoden zur Hough-Linientransformation zur Verfügung, nämlich die Standard-Hough-Linientransformation und die probabilistische Hough-Linientransformation.
Sie können die Standard-Hough-Linien-Transformation mit der HoughLines()-Methode der Imgproc-Klasse anwenden. Die Methode akzeptiert die folgenden Parameter:
Zwei Mat-Objekte, die das Quellbild darstellen, und einen Vektor, der die Linienparameter (r, Φ) speichert.
stellt zwei Doppelvariablen dar, die die Auflösung der Parameter r (Pixel) und Φ (Bogenmaß) darstellen.
Eine Ganzzahl, die die Mindestanzahl an Schnittpunkten darstellt, die zum „Erkennen“ einer Linie erforderlich sind.
Sie können die Probabilistische Hough-Linientransformation mit der HoughLinesP()-Methode der Imgproc-Klasse (gleiche Parameter) anwenden.
Mit der Canny()-Methode der Imgproc-Klasse können Sie Kanten in einem bestimmten Bild erkennen. Die Methode akzeptiert die folgenden Parameter:
Zwei Mat-Objekte, die das Quellbild und das Zielbild darstellen.
Zwei doppelte Variablen, die zum Speichern des Schwellenwerts verwendet werden.
Um die Kanten eines bestimmten Bildes mit dem Canny-Kantendetektor zu erkennen, führen Sie die folgenden Schritte aus:
Lesen Sie den Inhalt des Quellbilds mit der imread()-Methode der Imgcodecs-Klasse.
Konvertieren Sie es mit der Methode cvtColor() der Klasse Imgproc in ein Graustufenbild.
Verwenden Sie die Methode „blur()“ der Klasse „Imgproc“, um das resultierende (Graustufen-)Bild mit einem Kernelwert von 3 unscharf zu machen.
Wenden Sie den Canny-Kantenerkennungsalgorithmus mit der canny()-Methode von Imgproc auf das unscharfe Bild an.
Erstellen Sie eine leere Matrix mit allen Werten 0.
Verwenden Sie die copyTo()-Methode der Mat-Klasse, um die erkannten Kanten hinzuzufügen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonImplementierung der OpenCV-Hough-Linientransformation mit Java. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!