Первым же делом предлагаю посмотреть, как он работает:
Сам процесс визуализации длился около 6 — 8 часов, так как был взят небольшой шаг для θ, да и сделано все было для одного раза.
Предполагается, что читатель знаком с алгоритмом. Если нет, то можно сделать это тут «Цифровая обработка изображений» Р. Гонсалес. Р. Вудс. Издание 3-е, 2012 г. страницы 848 — 854 или «Цифровая обработка изображений» Р. Гонсалес. Р. Вудс. 2005 г. Глава 10. В книгах написана исчерпывающая информация для написания программы.
Постобработка
Первым делом необходимо визуализировать прямые, сделать это можно с помощью трех операции:
CvInvoke.GaussianBlur(gray, gray, new Size(3, 3), 1, 0, BorderType.Default); CvInvoke.Sobel(gray, gray, DepthType.Default, 0, 1, 3); CvInvoke.Canny(gray, gray, 70, 130); Сглаживание CvInvoke.GaussianBlur уберет лишние детали, оператор Собеля CvInvoke.Sobel с коэффициентом умножения по Kx = 0 и Ky = 1 визуализирует только горизонтальные линии, а оператор Кэнни CvInvoke.Canny окончательно выделит границы и бинаризирует изображение.
Определение границ для ρ и θ
public double SomeMethode(Image<Gray, byte> gray) { int D = (int)(Math.Sqrt(gray.Width * gray.Width + gray.Height * gray.Height)); Image<Gray, int> houghSpace = new Image<Gray, int>(181, ((int)(1.414213562 * D) * 2) + 1); } houghSpace — аккумулятор значений, диапазон которого по θ [-90°, 90°], а по ρ — [-sqrt(2)*D, sqrt(2)*D] — где D — расстояние между двумя углами расположенных по диагонали.
Кэшируем значение углов
Все просто, кэшируем значение sinθ и cosθ. Где rad — шаг заполнения таблицы, на видео он был взят в 20 раз меньше, чем (Math.PI / 180).
private double[,] CreateTable() { double[,] table = new double[2, 181]; // 0 - cos, 1 - sin; double rad = (Math.PI / 180); double theta = rad * -90; for (int i = 0; i < 181; i++) { table[0, i] = Math.Cos(theta); table[1, i] = Math.Sin(theta); theta += rad; } return table; } Нахождения HotPoint’a
При нахождении максимального значения у аккумулятора записывается i-тое значение для нахождения угла.
public double SomeMethode(Image<Gray, byte> gray) { int D = (int)(Math.Sqrt(gray.Width * gray.Width + gray.Height * gray.Height)); Image<Gray, int> houghSpace = new Image<Gray, int>(181, ((int)(1.414213562 * D) * 2) + 1); int xpoint = 0; double maxT = 0; double[,] table = CreateTable(); for (int xi = 0; xi < gray.Width; xi++) for (int yi = 0; yi < gray.Height; yi++) { if (gray[yi, xi].Intensity == 0) continue; for (int i = 0; i < 181; i++) { int rho = (int)((xi * table[0, i] + yi * table[1, i])) + (houghSpace.Height / 2); Gray g = new Gray(houghSpace[rho, i].Intensity + 1); if (g.Intensity > maxT) { maxT = g.Intensity; xpoint = i; } houghSpace [rho, i] = g; } } } Расчет угла поворота
double thetaHotPoint = ((Math.PI / 180) * -90d) + (Math.PI / 180) * xpoint; return (90 - Math.Abs(thetaHotPoint) * (180 / Math.PI)) * (thetaHotPoint< 0 ? -1 : 1); Таким образом мы получили угол, на который необходимо трансформировать изображение, чтобы самый длинный отрезок имел горизонтальное положение.
ссылка на оригинал статьи http://habrahabr.ru/post/263493/
Добавить комментарий