Java를 사용하여 OpenCV 허프 라인 변환 구현

Hough 선 변환을 사용하여 주어진 이미지에서 직선을 감지할 수 있습니다. OpenCV에는 두 가지 허프 라인 변환 방법, 즉 표준 허프 라인 변환과 확률적 허프 라인 변환이 있습니다.

Imgproc 클래스의 HoughLines() 메서드를 사용하여 표준 허프 라인 변환을 적용할 수 있습니다. 이 메서드는 다음 매개변수를 허용합니다.

• 소스 이미지를 나타내는 두 개의 Mat 객체와 선 매개변수(r, Φ)를 저장하는 벡터.

• 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.

Imgproc 클래스의 HoughLinesP() 메서드(동일 매개변수)를 사용하여 Probabilistic Hough Line Transform을 적용할 수 있습니다.

Imgproc 클래스의 Canny() 메서드를 사용하여 특정 이미지에서 가장자리를 감지할 수 있습니다. 이 메서드는 다음 매개변수를 허용합니다.

• 소스 이미지와 대상 이미지를 나타내는 두 개의 Mat 객체.

• 임계값을 저장하는 데 사용되는 두 개의 이중 변수입니다.

Canny 가장자리 감지기를 사용하여 특정 이미지의 가장자리를 감지하려면 다음 단계를 따르세요.

• Imgcodecs 클래스의 imread() 메서드를 사용하여 소스 이미지의 내용을 읽습니다.

• Imgproc 클래스의 cvtColor() 메서드를 사용하여 회색조 이미지로 변환합니다.

• Imgproc 클래스의 Blur() 메서드를 사용하여 결과(회색조) 이미지를 커널 값 3으로 흐리게 만듭니다.

• Imgproc의 canny() 메소드를 사용하여 흐릿한 이미지에 Canny 가장자리 감지 알고리즘을 적용합니다.

• 모든 값이 0인 빈 행렬을 만듭니다.

• Mat 클래스의 copyTo() 메서드를 사용하여 감지된 가장자리를 추가하세요.

Example

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.CvType;
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 HoughLineTransform 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.HoughLines(edges, lines, 1, Math.PI/180, 150);
      for (int i = 0; i < lines.rows(); i++) {
         double[] data = lines.get(i, 0);
         double rho = data[0];
         double theta = data[1];
         double a = Math.cos(theta);
         double b = Math.sin(theta);
         double x0 = a*rho;
         double y0 = b*rho;
         //Drawing lines on the image
         Point pt1 = new Point();
         Point pt2 = new Point();
         pt1.x = Math.round(x0 + 1000*(-b));
         pt1.y = Math.round(y0 + 1000*(a));
         pt2.x = Math.round(x0 - 1000*(-b));
         pt2.y = Math.round(y0 - 1000 *(a));
         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);
   }
}

Input image

Output

실행 후 위 코드는 다음과 같은 출력을 생성합니다. −

위 내용은 Java를 사용하여 OpenCV 허프 라인 변환 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!