Golang implémente la transformation de Hough et la segmentation d'images

Méthode Golang d'implémentation de la transformation de Hough et de segmentation d'images d'images

Résumé :
Cet article présente la méthode d'utilisation du langage de programmation Golang pour implémenter la transformation de Hough et la segmentation d'images d'images. La transformée de Hough est une technique de traitement d'image couramment utilisée pour détecter des formes géométriques spécifiques telles que des lignes et des cercles. Nous présenterons d'abord les principes de base de la transformation de Hough, puis utiliserons Golang pour implémenter les algorithmes de transformation de Hough et de segmentation d'image, et donnerons des exemples de code correspondants.

1. Principe de base de Hough Transform
   Hough Transform est une technique utilisée pour détecter des formes géométriques spécifiques dans les images. Dans la transformée de Hough, nous retrouvons ces formes géométriques dans l'image en parcourant chaque pixel de l'image et en accumulant des courbes conformes à des formes géométriques spécifiques dans l'espace des paramètres. Pour la détection de droites, l'espace des paramètres est généralement exprimé sous forme de coordonnées polaires.
2. Comment implémenter la transformation de Hough et la segmentation d'images dans Golang
   2.1 Importer les bibliothèques pertinentes
   Tout d'abord, nous devons importer les bibliothèques de traitement d'images pertinentes dans Golang Ce qui suit est un exemple de code :

import (
    "image"
    "image/color"
    "image/png"
    "math"
    "os"
)

2.2 Implémenter la fonction de transformation de Hough
Ce qui suit. est Un exemple de fonction simple pour implémenter la transformation de Hough :

func houghTransform(img image.Image) [][]int {
    bounds := img.Bounds()
    width, height := bounds.Max.X, bounds.Max.Y

    // 初始化霍夫空间
    maxRho := int(math.Sqrt(float64(width*width + height*height)))
    houghSpace := make([][]int, 180)
    for i := range houghSpace {
        houghSpace[i] = make([]int, maxRho*2)
    }

    // 遍历图像的每一个像素点
    for x := 0; x < width; x++ {
        for y := 0; y < height; y++ {
            c := color.GrayModel.Convert(img.At(x, y)).(color.Gray)
            if c.Y > 128 {
                // 如果像素点的灰度值大于阈值，进行霍夫变换
                for theta := 0; theta < 180; theta++ {
                    rho := int(float64(x)*math.Cos(float64(theta)*math.Pi/180) + float64(y)*math.Sin(float64(theta)*math.Pi/180))
                    houghSpace[theta][rho+maxRho]++
                }
            }
        }
    }

    return houghSpace
}

2.3 Implémenter la fonction de segmentation d'image
Ce qui suit est un exemple de fonction simple pour implémenter la segmentation d'image :

func segmentImage(img image.Image, houghSpace [][]int, threshold int) image.Image {
    bounds := img.Bounds()
    width, height := bounds.Max.X, bounds.Max.Y

    out := image.NewRGBA(bounds)

    // 遍历图像的每一个像素点
    for x := 0; x < width; x++ {
        for y := 0; y < height; y++ {
            c := color.GrayModel.Convert(img.At(x, y)).(color.Gray)
            if c.Y > 128 {
                // 如果像素点的灰度值大于阈值，根据所属的曲线进行分割
                for theta := 0; theta < 180; theta++ {
                    rho := int(float64(x)*math.Cos(float64(theta)*math.Pi/180) + float64(y)*math.Sin(float64(theta)*math.Pi/180))
                    if houghSpace[theta][rho+len(houghSpace[theta])/2] > threshold {
                        out.Set(x, y, color.RGBA{255, 255, 255, 255})
                        break
                    }
                }
            }
        }
    }

    return out
}

3. Appelez la fonction et affichez le résultat
   Ce qui suit est un exemple d'utilisation :

func main() {
    // 读入原始图像
    file, _ := os.Open("input.png")
    defer file.Close()
    img, _ := png.Decode(file)

    // 进行霍夫变换
    houghSpace := houghTransform(img)

    // 进行图像分割
    out := segmentImage(img, houghSpace, 100)

    // 保存结果图像
    outFile, _ := os.Create("output.png")
    defer outFile.Close()
    png.Encode(outFile, out)
}

Dans l'exemple ci-dessus, nous avons d'abord lu une image originale, puis effectué une transformation de Hough et une segmentation d'image sur celle-ci, et enregistré le résultat dans une nouvelle image.

Résumé :
La transformation de Hough est une technique de traitement d'image couramment utilisée qui peut détecter des formes géométriques spécifiques. Cet article présente la méthode d'utilisation de Golang pour implémenter la transformation de Hough et la segmentation d'images, et donne des exemples de code correspondants. Les lecteurs peuvent apporter les modifications et ajustements correspondants en fonction de leurs propres besoins. J'espère que cet article pourra aider tout le monde.

Références :
[1] Tutoriels OpenCV. /db0/tutorial_hough_lines.html)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!