基于C++实现hough变换检测直线和圆源码+运行说明.zip

# 基于hough变换检测直线和圆 ## 一、功能 1. 自己实现直线和圆的检测算法 2. 在原图上显示最终的检测结果 3. 单独显示一些关键的中间结果 4. 需要对coin,seal,highway进行调试 ## 二、软件说明 ### 1) 环境依赖 + opencv3.4 + mingw64 (写代码时采用的编译器, 也可以采用其他的) ### 2) 编译项目 + 修改makefile文件中的`INCLUDE_PATH`和`LIB_PATH`,改为本机opencv的路径 + 输入`make`或者`mingw32-make`即可编译 ### 3) 运行程序 ​ 程序在终端中执行, 需要命令行传参, 根据检测需求的不同需要不同的参数(以下假设可执行程序名为a.exe) + 检测圆 `./a.exe -c ./hw-coin.JPG` + 检测直线 `./a.exe -l ./hw-highway.JPG` > 程序执行后, 会依次显示经过canny检测提取的边缘图, hough变换的参数空间图和绘制了提取形状的结果图 ## 三、算法实现 ### 1) 提取过程 1. 使用blur和canny算子提取图片的边缘, 并将结果转为二值图① 2. - 对于直线检测, 将①图中提取的边缘点, 根据以下公式将θ和r所在的二维空间进行投票 $$ x*cosθ+y*sinθ = r $$ - 对于圆检测, 将①图中提取的边缘点, 根据以下公式对a,b,r所在的三维空间进行投票 其中, a,b,r分别为圆心的横、纵坐标和半径(θ取[θ|0<=θ<360,θ=4k]) $$ a = x + cosθ*r $$ $$ b = y + sinθ*r $$ 3. 将投票进行投票, 设置一定的阈值, 选出投票数大于阈值的参数对象作为检测结果 4. 对检测结果进行必要的优化 5. 将结果在原图中绘制出来 ### 2) 核心算法 1. 直线参数空间映射 > 实现思想: 对于边缘点(x,y), 将θ从0~180度遍历,根据 r = x*cosθ + y*sinθ计算对应的r, 核心代码如下 ```c++ for(int y=0; y<image_h;y++){ for(int x=0; x< image_w; x++){ if(image.data[y*image_w + x] > 250) { // x*cosθ + y*sinθ = r for(int angle = 0; angle<accu_w; angle++){ //参数空间转换 double angle_rad = (double) angle * DEG2RAD; int r = (double)(x-x_center)*cos(angle_rad) + (double)(y-y_center)*sin(angle_rad); accu.data[(int)((r+max_r)*180.0 + angle)] += 1; } } } } ``` 2. 圆参数空间的映射 > 实现思想: 对于边缘点(x,y),将r从MINR~HW/2遍历, 根据以下公式计算对应的a,b,其中MINR为检测的圆心的最小值,HW/2为图像的最小半径. θ遍历0-360度,步长为6 > $$ > a = x + cosθ*r > $$ > $$ > b = y + sinθ*r > $$ > 在做实验的过程中, 我查阅了很多资料, 其中提到通过计算边缘点(x,y)的梯度值来确定θ的值. 经过我的尝试, 虽然这样在投票的以及统计的时候能够节约时间, 但是在检测结果上却并不理想, 所以我的实现是采取遍历投票的方式,核心代码如下: ​ ```c++ for (...){ //细节省略了,具体参见源代码 for (...){ if (image.data[y * image_w + x] > 250){ for(int r=0;r<r_range;r+=2){ for(int i = 0;i<divide;i++) { // double angle_rad = angle*DEG2RAD; int a = x - x_offset[i]; int b = y - y_offset[i]; } } } } } ``` 3. 提取结果的优化 >需要优化的原因: 因为在参数空间中, 投票数较多的点往往是扎堆的, 为了避免最后识别的圆都是密集在一起的, 所以只取局域2MASK*2MASK范围内最大的点为有效点. ​ **优化算法1:** 采用一个MASK*MASK的掩码, 参数空间上的点只有满足以下两点, 才能作为最终结果 + 票数超过阈值 + 在附近MASK*MASK的区域上, 没有其他的点票数比它多 ​ 核心代码如下: ```c++ for(int i = -MASK;i<=MASK;i++) { for(int j=-MASK;j<=MASK;j++){ //确保检测值不越界 if(x+i>=0 && x+i<image_w && y+j>=0 && y+j<image_h){ ... //细节省略了,具体参考源代码 if( ...) { flag = true; i = j = 7; //找到周围点比当前点票数多, 直接跳出循环 } } } } // 找到周围点比当前点票数多, 直接跳出循环 if(flag) continue; circles.push_back(std::pair<cv::Point,int>(cv::Point(x,y),r+MINR)); ``` ​ **优化算法2:** 与之前选出的点进行比较, 如果有相似的点选出了, 则该点不重复记录(两者选其一,选票数较多的) ​ 核心代码如下: ​ ```c++ std::vector<std::pair<cv::Point,int> >::iterator i; bool flag = true; for(i = circles.begin();i != circles.end();i++){ if(x-i->first.x <= MASK && y-i->first.y <= MASK && r - (i->second-MINR) <=MASK){ ... //细节省略了 //当前点比以前添加的点更好, 则更新结果 if(accu.data[index] > (int)accu.data[index1]){ i->first.x = x; i->first.y = y; i->second = r+MINR; } flag = false; break; } } if(flag) circles.push_back(std::pair<cv::Point,int>(cv::Point(x,y),r+MINR)); ``` ## 四、结果分析 ### 1) 直线提取 hw-highway原图:  中间图:上面为参数空间图, 下面为边缘检测图 > 结果图:(可以发现, 基本的长直线都能检测出来)  额外附上其他的识别结果: <img src=".\mdImg\image-20201212160853709.png" alt="image-20201212160853709" style="zoom:150%;" />  ### 2) 圆提取 how-coin原图:  中间图:上面为边缘检测图, 下面为参数空间图    其他图的结果如下:   > 可以观察到, 基本上所有的圆都能检测出来