Hough -Transformation

Die Hough -Transformation ist eine Merkmalextraktionstechnik, die in Bildanalyse, Computer Vision und digitaler Bildverarbeitung verwendet wird. Der Zweck der Technik ist es, unvollkommene Fälle von Objekten in einer bestimmten Klasse von Formen durch ein Abstimmungsverfahren zu finden.

1. Wie Hough -Transformation zur Erkennung von Linien in einem Bild verwendet wird?
2. Wie verändert Hough Circle die Arbeit??
3. Wie Objekterkennung durch Hough -Transformation erfolgt?

Wie Hough -Transformation zur Erkennung von Linien in einem Bild verwendet wird?

Wenn zwei Kantenpunkte auf derselben Linie liegen, kreuzen sich ihre entsprechenden Cosinus -Kurven gegenseitig auf einem bestimmten (ρ, θ) Paar. Somit erkennt der Hough -Transform -Algorithmus Linien, indem die (ρ, θ) Paare ermittelt werden, die eine Anzahl von Kreuzungen haben, die größer als eine bestimmte Schwelle sind.

Wie verändert Hough Circle die Arbeit??

Die Circle Hough Transform (CHT) ist eine grundlegende Merkmalextraktionstechnik, die in der digitalen Bildverarbeitung zum Erkennen von Kreisen in unvollkommenen Bildern verwendet wird. Die Kreiskandidaten werden durch „Abstimmung“ im Hough -Parameterraum erzeugt und dann die lokale Maxima in einer Akkumulatormatrix auswählen.

Wie Objekterkennung durch Hough -Transformation erfolgt?

In diesem Artikel verwenden wir die Hough -Transformationstechnik, um die Form des Objekts zu identifizieren, indem wir die Randpunkte des Bildes abbilden und auch die vorhandenen geraden Linien im Bild identifizieren. Der Kantenerkennungsalgorithmus wird angewendet, um die Kantenpunkte durch die scharfe oder plötzliche Veränderung der Intensität zu erkennen.