让我们看看this C# implementation,
df<-read.table(text="
Date Vals
8/1/11 2.5
8/2/11 2.6
8/3/11 1.6
8/4/11 3.6
8/5/11 3.5
8/6/11 3.1
8/7/11 3.8
8/8/11 2.1
8/9/11 1.6
8/10/11 3.1
",header=TRUE)
Q.1。 ... ...
// get source image size
int width = image.Width;
int height = image.Height;
int halfWidth = width / 2;
int halfHeight = height / 2;
// make sure the specified rectangle recides with the source image
rect.Intersect( new Rectangle( 0, 0, width, height ) );
int startX = -halfWidth + rect.Left;
int startY = -halfHeight + rect.Top;
int stopX = width - halfWidth - ( width - rect.Right );
int stopY = height - halfHeight - ( height - rect.Bottom );
int offset = image.Stride - rect.Width;
// calculate Hough map's width
int halfHoughWidth = (int) Math.Sqrt( halfWidth * halfWidth + halfHeight * halfHeight );
int houghWidth = halfHoughWidth * 2;
houghMap = new short[houghHeight, houghWidth];
// do the job
unsafe
{
byte* src = (byte*) image.ImageData.ToPointer( ) +
rect.Top * image.Stride + rect.Left;
// for each row
for ( int y = startY; y < stopY; y++ )
{
// for each pixel
for ( int x = startX; x < stopX; x++, src++ )
{
if ( *src != 0 )
{
// for each Theta value
for ( int theta = 0; theta < houghHeight; theta++ )
{
int radius = (int) Math.Round( cosMap[theta] * x - sinMap[theta] * y ) + halfHoughWidth;
if ( ( radius < 0 ) || ( radius >= houghWidth ) )
continue;
houghMap[theta, radius]++;
}
}
}
src += offset;
}
}
... ... ...
-为什么这一行很重要?
Q.2。 为什么在以下代码中使用rect.Intersect(new Rectangle( 0, 0, width, height));
修改值:
rect
Q.3。 为什么y和x循环从负点开始?
答案 0 :(得分:2)
此行仅确保边界矩形完全位于图像内部。如果您跳过此步骤,而rect
(部分)在图片之外,那么最终将超出索引范围。
请注意,像素访问是通过指针完成的,指针每x增量增加1,每y增量增加offset
。如果rect
大于图像,我们将指针增加到图像缓冲区之外。如果仅将rect
移出图像范围,但又不要太大,则我们将读取与我们使用的坐标不对应的像素。
请注意
int stopX = width - halfWidth - ( width - rect.Right );
int stopY = height - halfHeight - ( height - rect.Bottom );
可以简化为
int stopX = - halfWidth + rect.Right;
int stopY = - halfHeight + rect.Bottom;
该代码在图像中间定义坐标系的原点。此代码位将边界框(最初在[0,width
和[0,height
]范围内定义))移到新坐标系。
通常,霍夫变换是用左上角像素中的原点定义的。但是原则上,如何定义坐标系并不重要,这只是修改了线的参数化。为每个输入像素绘制的正弦曲线将有所不同,但是对于与图像中的线相对应的参数集,局部最大值仍将出现。