Verwenden Sie die Hough-Linientransformation, um gerade Linien in einem bestimmten Bild zu erkennen. In OpenCV stehen zwei Hough-Linientransformationen zur Verfügung, nämlich die Standard-Hough-Linientransformation und die probabilistische Hough-Linientransformation.
Sie können die Probabilistische Hough-Linientransformation mit der Methode HoughLinesP() der Imgproc-Klasse anwenden, die die folgenden Parameter akzeptiert:
Zwei Mats, die das Quellbild darstellen, und einen Vektor, der die Linienparameter speichert (r , Φ) Objekt.
stellt zwei Doppelvariablen dar, die die Auflösung der Parameter r (Pixel) und Φ (Bogenmaß) darstellen.
Eine Ganzzahl, die die Mindestanzahl an Schnittpunkten darstellt, die zum „Erkennen“ einer Linie erforderlich sind.
Das folgende Java-Beispiel verwendet die probabilistische Hough-Linientransformation von OpenCV, um Linien in einem Bild zu erkennen:
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.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 HoughLineProbabilisticTransform 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.HoughLinesP(edges, lines, 1, Math.PI/180, 50, 50, 10); for (int i = 0; i < lines.rows(); i++) { double[] data = lines.get(i, 0); //Drawing lines on the image Point pt1 = new Point(data[0], data[1]); Point pt2 = new Point(data[2], data[3]); 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); } }
Ausführung Danach erzeugt der obige Code die folgende Ausgabe: −
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonImplementierung der probabilistischen Hough-Linientransformation von OpenCV in Java. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!