Hough 라인 변환을 사용하여 주어진 이미지에서 직선을 감지할 수 있습니다. OpenCV에서 사용할 수 있는 Hough 선 변환에는 Standard Hough Line Transform과 Probabilistic Hough Line Transform의 두 가지 종류가 있습니다.
표준 허프 선 변환을 적용할 수 있습니다. HoughLines() 사용 Imgproc 클래스의 메소드. 이 방법은 -
-
소스 이미지를 나타내는 두 개의 Mat 객체와 라인의 매개변수(r, Φ)를 저장하는 벡터
-
매개변수 r(픽셀) 및 Φ(라디안)의 해상도를 나타내는 두 개의 이중 변수
-
선을 "감지"하기 위한 최소 교차 수를 나타내는 정수입니다.
확률적 허프 라인 변환 을 적용할 수 있습니다. HoughLinesP() 사용 Imgproc 클래스의 메소드(동일한 매개변수)
Canny()를 사용하여 주어진 이미지에서 가장자리를 감지할 수 있습니다. Imgproc 클래스의 메소드. 이 방법은 -
-
소스 및 대상 이미지를 나타내는 두 개의 매트 개체입니다.
-
임계값을 유지하기 위한 두 개의 이중 변수.
캐니 에지 검출기를 사용하여 주어진 이미지의 에지를 검출하려면 -
-
imread()를 사용하여 소스 이미지의 내용을 읽습니다. Imgcodecs 방법 수업.
-
cvtColor()를 사용하여 회색조 이미지로 변환합니다. Imgproc 메소드 수업.
-
blur()를 사용하여 결과(회색) 이미지를 흐리게 처리합니다. 커널 값이 3인 Imgproc 클래스의 메서드입니다.
-
canny()를 사용하여 흐린 이미지에 canny edge 감지 알고리즘을 적용합니다. Imgproc 메소드 .
-
모든 값이 0인 빈 행렬을 만듭니다.
-
copyTo()를 사용하여 감지된 가장자리를 가장자리에 추가합니다. 매트 방법 수업.
예시
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); } }
입력 이미지
출력
실행 시 위의 결과는 다음과 같이 출력됩니다. -