Golang は画像のハフ変換と画像セグメンテーションを実装します

ハフ変換と画像の画像セグメンテーションを実装する Golang の方法

要約:
この記事では、ハフ変換と画像セグメンテーションを実装するための Golang プログラミング言語の使用法を紹介します。画像のセグメンテーション方法。ハフ変換は、線や円などの特定の幾何学的形状を検出するために使用される、一般的に使用される画像処理技術です。まずハフ変換の基本原理を紹介し、次に Golang を使用してハフ変換および画像セグメンテーション アルゴリズムを実装し、対応するコード例を示します。

1. ハフ変換の基本原理
   ハフ変換は、画像内の特定の幾何学的形状を検出するために使用される技術です。ハフ変換では、画像の各ピクセルを走査し、パラメータ空間内の特定の幾何学的形状に適合する曲線を累積することにより、画像内のこれらの幾何学的形状を見つけます。直線を検出する場合、パラメータ空間は通常、極座標の形式で表現されます。
2. Golang によるハフ変換と画像セグメンテーションの実装方法
   2.1 関連ライブラリのインポート
   まず、関連する画像処理ライブラリを Golang にインポートする必要があります。コード例は次のとおりです:

import (
    "image"
    "image/color"
    "image/png"
    "math"
    "os"
)

2.2 ハフ変換関数の実装
次は、ハフ変換を実装するための簡単な関数の例です。

func houghTransform(img image.Image) [][]int {
    bounds := img.Bounds()
    width, height := bounds.Max.X, bounds.Max.Y

    // 初始化霍夫空间
    maxRho := int(math.Sqrt(float64(width*width + height*height)))
    houghSpace := make([][]int, 180)
    for i := range houghSpace {
        houghSpace[i] = make([]int, maxRho*2)
    }

    // 遍历图像的每一个像素点
    for x := 0; x < width; x++ {
        for y := 0; y < height; y++ {
            c := color.GrayModel.Convert(img.At(x, y)).(color.Gray)
            if c.Y > 128 {
                // 如果像素点的灰度值大于阈值，进行霍夫变换
                for theta := 0; theta < 180; theta++ {
                    rho := int(float64(x)*math.Cos(float64(theta)*math.Pi/180) + float64(y)*math.Sin(float64(theta)*math.Pi/180))
                    houghSpace[theta][rho+maxRho]++
                }
            }
        }
    }

    return houghSpace
}

2.3 画像セグメンテーション関数の実装
以下は簡単な関数です。画像セグメンテーションを実装するための関数の例:

func segmentImage(img image.Image, houghSpace [][]int, threshold int) image.Image {
    bounds := img.Bounds()
    width, height := bounds.Max.X, bounds.Max.Y

    out := image.NewRGBA(bounds)

    // 遍历图像的每一个像素点
    for x := 0; x < width; x++ {
        for y := 0; y < height; y++ {
            c := color.GrayModel.Convert(img.At(x, y)).(color.Gray)
            if c.Y > 128 {
                // 如果像素点的灰度值大于阈值，根据所属的曲线进行分割
                for theta := 0; theta < 180; theta++ {
                    rho := int(float64(x)*math.Cos(float64(theta)*math.Pi/180) + float64(y)*math.Sin(float64(theta)*math.Pi/180))
                    if houghSpace[theta][rho+len(houghSpace[theta])/2] > threshold {
                        out.Set(x, y, color.RGBA{255, 255, 255, 255})
                        break
                    }
                }
            }
        }
    }

    return out
}

3. 関数を呼び出して結果を出力する
   次は使用例です:

func main() {
    // 读入原始图像
    file, _ := os.Open("input.png")
    defer file.Close()
    img, _ := png.Decode(file)

    // 进行霍夫变换
    houghSpace := houghTransform(img)

    // 进行图像分割
    out := segmentImage(img, houghSpace, 100)

    // 保存结果图像
    outFile, _ := os.Create("output.png")
    defer outFile.Close()
    png.Encode(outFile, out)
}

上記の例では、最初に元の画像が読み込まれ、次にハフ変換と画像分割が行われ、その結果が新しい画像に保存されます。

概要:
ハフ変換は、特定の幾何学的形状を検出できる一般的に使用される画像処理技術です。この記事では、Golang を使用して画像のハフ変換と画像セグメンテーションを実装する方法と、対応するコード例を紹介します。読者は、必要に応じて対応する修正や調整を行うことができます。この記事が皆さんのお役に立てれば幸いです。

参考資料:
[1] OpenCV チュートリアル. Hough Line Transform. [https://docs.opencv.org/3.4/d9/db0/tutorial_hough_lines.html](https://docs. opencv.org/3.4/d9/db0/tutorial_hough_lines.html)

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