Hough Line Transform을 사용하여 주어진 이미지에서 직선을 감지합니다. OpenCV에는 두 가지 허프 라인 변환, 즉 표준 허프 라인 변환과 확률적 허프 라인 변환이 있습니다.
다음 매개변수를 허용하는 Imgproc 클래스의 HoughLinesP() 메서드를 사용하여 Probabilistic Hough Line Transform을 적용할 수 있습니다.
소스 이미지를 나타내는 두 개의 Mat와 선 매개변수를 저장하는 벡터(r , Φ) 객체.
은 매개변수 r(픽셀) 및 Φ(라디안)의 해상도를 나타내는 두 개의 이중 변수를 나타냅니다.
선을 "감지"하는 데 필요한 최소 교차점 수를 나타내는 정수입니다.
다음 Java 예제에서는 OpenCV의 확률적 Hough 선 변환을 사용하여 이미지의 선을 감지합니다.
import java.awt.Image; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.IOException; import javafx.application.Application; import javafx.embed.swing.SwingFXUtils; import javafx.scene.Group; import javafx.scene.Scene; import javafx.scene.image.ImageView; import javafx.scene.image.WritableImage; import javafx.stage.Stage; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.Point; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.highgui.HighGui; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; public class HoughLineProbabilisticTransform extends Application { public void start(Stage stage) throws IOException { //Loading the OpenCV core library System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME ); String file ="D:\Images\road4.jpg"; Mat src = Imgcodecs.imread(file); //Converting the image to Gray Mat gray = new Mat(); Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY); //Detecting the edges Mat edges = new Mat(); Imgproc.Canny(gray, edges, 60, 60*3, 3, false); // Changing the color of the canny Mat cannyColor = new Mat(); Imgproc.cvtColor(edges, cannyColor, Imgproc.COLOR_GRAY2BGR); //Detecting the hough lines from (canny) Mat lines = new Mat(); Imgproc.HoughLinesP(edges, lines, 1, Math.PI/180, 50, 50, 10); for (int i = 0; i < lines.rows(); i++) { double[] data = lines.get(i, 0); //Drawing lines on the image Point pt1 = new Point(data[0], data[1]); Point pt2 = new Point(data[2], data[3]); Imgproc.line(cannyColor, pt1, pt2, new Scalar(0, 0, 255), 3); } //Converting matrix to JavaFX writable image Image img = HighGui.toBufferedImage(cannyColor); WritableImage writableImage= SwingFXUtils.toFXImage((BufferedImage) img, null); //Setting the image view ImageView imageView = new ImageView(writableImage); imageView.setX(10); imageView.setY(10); imageView.setFitWidth(575); imageView.setPreserveRatio(true); //Setting the Scene object Group root = new Group(imageView); Scene scene = new Scene(root, 595, 400); stage.setTitle("Hough Line Transform"); stage.setScene(scene); stage.show(); } public static void main(String args[]) { launch(args); } }
실행 그 후 위 코드는 다음과 같은 출력을 생성합니다. −
위 내용은 Java에서 OpenCV의 확률적 Hough 라인 변환 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!