在圖片處理中，霍夫變換主要是用來檢測圖片中的幾何形狀，包括直線、圓、橢圓等。

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在skimage中，霍夫變換是放在tranform模塊內(nèi)，本篇主要講解霍夫線變換。

對于平面中的一條直線，在笛卡爾坐標系中，可用y=mx+b來表示，其中m為斜率，b為截距。但是如果直線是一條垂直線，則m為無窮大，所有通常我們在另一坐標系中表示直線，即極坐標系下的r=xcos(theta)+ysin(theta)。即可用（r,theta）來表示一條直線。其中r為該直線到原點的距離，theta為該直線的垂線與x軸的夾角。如下圖所示。

對于一個給定的點（x0,y0), 我們在極坐標下繪出所有通過它的直線（r,theta)，將得到一條正弦曲線。如果將圖片中的所有非0點的正弦曲線都繪制出來，則會存在一些交點。所有經(jīng)過這個交點的正弦曲線，說明都擁有同樣的(r,theta), 意味著這些點在一條直線上。

發(fā)上圖所示，三個點(對應(yīng)圖中的三條正弦曲線）在一條直線上，因為這三個曲線交于一點，具有相同的（r, theta)?；舴蚓€變換就是利用這種方法來尋找圖中的直線。

函數(shù)：skimage.transform.hough_line(img)

返回三個值：

h: 霍夫變換累積器

theta: 點與x軸的夾角集合，一般為0-179度

distance: 點到原點的距離，即上面的所說的r.

例：

import skimage.transform as st
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 構(gòu)建測試圖片
image = np.zeros((100, 100)) #背景圖
idx = np.arange(25, 75)  #25-74序列
image[idx[::-1], idx] = 255 # 線條\
image[idx, idx] = 255    # 線條/
 
# hough線變換
h, theta, d = st.hough_line(image)
 
#生成一個一行兩列的窗口（可顯示兩張圖片）.
fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 6))
plt.tight_layout()
 
#顯示原始圖片
ax0.imshow(image, plt.cm.gray)
ax0.set_title('Input image')
ax0.set_axis_off()
 
#顯示hough變換所得數(shù)據(jù)
ax1.imshow(np.log(1 + h))
ax1.set_title('Hough transform')
ax1.set_xlabel('Angles (degrees)')
ax1.set_ylabel('Distance (pixels)')
ax1.axis('image')

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網(wǎng)站題目：Python數(shù)字圖像處理之霍夫線變換實現(xiàn)詳解-創(chuàng)新互聯(lián)
分享地址：http://chinadenli.net/article24/cepije.html

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