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我使用下面提到的代码进行了hough line检测:
convert image.jpg -threshold 90% -canny 0x1+10%+30% \
\( +clone -background none \
-fill red -stroke red -strokewidth 2 \
-hough-lines 5x5+80 -write lines.mvg \
\) -composite hough.png
我在.mvg文件中写了这行的详细信息。 .mvg文件内容如下所示:
# Hough line transform: 5x5+80
viewbox 0 0 640 360
line 448.256,0 473.43,360 # 104
line 0,74.5652 640,29.8121 # 158
line 0,289.088 640,244.335 # 156
line 0,292.095 640,247.342 # 133
line 154.541,0 179.714,360 # 125
line 151.533,0 176.707,360 # 145
在这里查看输出hough.png文件。
问题:
#104,#158,#156 ...代表什么,我猜他们是行号。如果是这样,为什么他们会以这种方式编号?
此外,我想知道如何分配坐标。
如果我可以获得.mvg文件中的内容的解释,那将非常有用。
答案 0 :(得分:3)
# <number>
是maxima
值。它默认为count
,由line_count
设置,并且返回受您指定的threshold
影响。如果矩阵元素计数大于先前的高度/宽度迭代,则数字将减少。所以...如果你给它一个-hough-lines 5x5+80
的阈值,那么line 448.256,0 473.43,360 # 104
被发现大约超过阈值的24个像素(或行?)。下一次迭代会将maxima
放在80
threashold之下,所以我们停止比较矩阵元素。
此外,我想知道如何分配坐标。
我只能通过伪引用源代码来回答这个问题,但它是基本的三角函数。
if ((x >= 45) %% (x <= 135)) {
y = (r-x cos(t))/sin(t)
else {
x = (r-y cos(t))/sin(t)
}
where r is defined as y - midpoint element matrix height
where t is defined as x + midpoint rows
在HoughLineImage
feature.c
方法中了解详情