如何检测图像中的45度边缘

Question

如果不是获得所有边缘，我只想要制作45度角的边缘。什么是检测这些的方法？

是否有可能检测到所有边缘，然后以某种方式运行受约束的霍夫变换以检测哪些边缘形成45度？

Answer 1

使用对角线结构元素并简单地卷积图像有什么问题？

详细

请阅读here，并且应该清楚如何构建结构元素。如果您熟悉卷积，那么您可以构建一个简单的结构矩阵，在没有理论的情况下放大对角线

{ 0,  1,  2}, 
{-1,  0,  1}, 
{-2, -1,  0}

这个想法是：你想要放大图像中的像素，其中45度低于它的45度不同于它。这就是你处于45度边缘时的情况。

举个例子。以下图片

通过上述矩阵卷积得到灰度图像，其中最高像素值具有恰好45度的那些线。

现在的方法是简单地将图像二值化。 Et voila

Answer 2

如果你使用内核但想要线方程，那么在找到边缘像素后你仍然需要进行线拟合。如果您确定线条恰好是45度，那么知道任何发现的线或线段上的（x，y）点就足以找到线方程。

霍夫（rho，theta）参数空间可以使用你想要的任何范围的rho和theta。您可以预处理图像以适当的角度支持相邻像素。例如，如果边缘像素具有适当角度的8个邻居，则给予“奖励点”。您当然可以将基于内核的方法（例如建议的halirutan）与参数或无参数Hough算法混合使用。

最近Hough的实施以极快的速度运行，因此如果您正在寻找快速解决方案，您可以下载开源代码，然后只需过滤输出。

“通过改进的Hough变换投票方案进行实时线路检测” 费尔南德斯和奥利维拉 http://www.ic.uff.br/~laffernandes/projects/kht/index.html

Answer 3

首先，可以将其作为后期处理。 Hough的结果在（角度，半径）的参数空间中。 所以你可以简单地在一个角度=（45-5,45 + 5）和所有半径中切片。

另一种方法是边缘检测的输出仅包含45/135个角度边缘。