Opencv 霍夫逆变换

Opencv 霍夫逆变换是一种基于霍夫变换的图像处理技术，可以将霍夫变换后的参数空间转换回图像空间，从而实现对图像的分割和重建。本文将细讲解 Opencv 霍夫逆变换的完整攻略，包括基本原理、方法和两个示例。

Opencv 霍夫逆变换的基本原理

Opencv 霍夫逆变换是一种基于霍夫变换的图像处理技术，可以将霍夫变换后的参数空间转换回图像空间，从而实现对图像的分割和重建。具体实现方法包括：

• cv2.HoughLines 函数：用于霍夫变换检测直线。
• cv2.HoughCircles 函数：用于霍夫变换检测圆。

Opencv 霍夫逆变换的使用方法

Opencv 库提供 cv2.HoughLines 和 cv2.HoughCircles 函数，可以用于霍夫变换检测直线和圆。通过对霍夫变换后的参数空间进行逆变换，可以将检测到的直线和圆转换回图像空间。函数的基本语法如下：

lines = cv2.HoughLines(image, rho, theta, threshold[, lines[, srn[, stn[, min_theta[, max_theta]]]]])
circles = cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]]```

其中，`image` 表示输入的二值图像，`rho` 和 `theta` 表示霍夫变换的参数，`threshold` 表示阈值，`lines` 表示输出的直线，`circles` 表示输出的圆，`method` 表示检测圆的方法，`dp` 表示累加器分辨率与图分辨率的比值，`minDist` 表示圆心之间的最小距离，`param1` 和 `param2` 表示检测圆的参数，`minRadius` 和 `maxRadius` 表示圆的最小半径和最大半径。

## 示例说明

下面是两个 Opencv 霍夫逆变换的例：

### 示例1：使用 `HoughLines` 函数检测直线并进行逆变换

```python
import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Canny 边缘检测获取边缘
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 使用 HoughLines 函数检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)

# 绘制检测到的直线
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a * rho
    y0 = b * rho
    x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
    y1 =(y0 + 1000 * (a))
    x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
    y2 = int(y0 - 1000 * (a))
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

# 显示原始图像和检测到的直线
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行该代码，系统会显示原始图像和检测到的直线。

示例2：使用 `HoughCircles 函数检测圆并进行逆变换

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用 Canny 边缘检测获取边缘
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 使用 HoughCircles 函数检测圆
circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0 maxRadius=0)

# 绘制检测到的圆
for circle in circles[0]:
    x, y, r = circle
    cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 0, 255), 2)

# 显示原始图像和检测到的圆
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行该代码，系统会显示原始图像和检测到的圆。

结论

Opencv 霍夫逆变换是一种基于霍夫变换的图像处理技术，可以将霍夫变换后的参数空间转换回图像空间，从而实现对图像的分割和重建。通过 Opencv 中的 cv2.HoughLines 和 cv2.HoughCircles 函数，可以实现对直线和圆的检测，并进行霍夫逆变换。通过本文介绍，应该已经了解了 Opencv夫逆变换的基本原理、方法和两个示例说明，根据需要灵活使用。