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 -
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소스 이미지를 나타내는 두 개의 Mat 객체와 라인의 매개변수(r, Φ)를 저장하는 벡터
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매개변수 r(픽셀) 및 Φ(라디안)의 해상도를 나타내는 두 개의 이중 변수
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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 -
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소스 및 대상 이미지를 나타내는 두 개의 매트 개체입니다.
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임계값을 유지하기 위한 두 개의 이중 변수.
캐니 에지 검출기를 사용하여 주어진 이미지의 에지를 검출하려면 -
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imread()를 사용하여 소스 이미지의 내용을 읽습니다. Imgcodecs 방법 수업.
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cvtColor()를 사용하여 회색조 이미지로 변환합니다. Imgproc 메소드 수업.
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blur()를 사용하여 결과(회색) 이미지를 흐리게 처리합니다. 커널 값이 3인 Imgproc 클래스의 메서드입니다.
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canny()를 사용하여 흐린 이미지에 canny edge 감지 알고리즘을 적용합니다. Imgproc 메소드 .
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모든 값이 0인 빈 행렬을 만듭니다.
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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. -
