opencv チュートリアルチャレンジ13 ハフ変換による直線検出

ハフ変換による直線検出 — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation

直線を検出したい

cv2.HoughLines

標準ハフ変換

void HoughLines(Mat& image, vector<Vec2f>& lines, double rho, double theta, int threshold, double srn=0, double stn=0)
標準ハフ変換を用いて，2値画像から直線を検出します．

パラメタ:   
image – 8ビット，シングルチャンネルの2値入力画像．この画像は関数により書き換えられる可能性があります．
lines – 検出された直線が出力されるベクトル．各直線は，2要素のベクトル  (\rho, \theta) で表現されます．  \rho は原点（画像の左上コーナー）からの距離，  \theta はラジアン単位で表される直線の回転角度（0  \sim 垂直線， \pi/2 \sim 水平線）です．
rho – ピクセル単位で表される投票空間の距離分解能．
theta – ラジアン単位で表される投票空間の角度分解能．
threshold – 投票の閾値パラメータ．十分な票（  >\texttt{threshold} ）を得た直線のみが出力されます．
srn – マルチスケールハフ変換において，距離分解能 rho の除数となる値．投票空間の粗い距離分解能は rho となり，細かい分解能は rho/srn となります．もし srn=0 かつ stn=0 の場合は，古典的ハフ変換が利用されます．そうでない場合は，両方のパラメータが正値である必要があります．
stn – マルチスケールハフ変換において，角度分解能 theta の除数となる値．

やってみる

lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)

for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a*rho
    y0 = b*rho
    x1 = int(x0 + 1000*(-b))
    y1 = int(y0 + 1000*(a))
    x2 = int(x0 - 1000*(-b))
    y2 = int(y0 - 1000*(a))
    cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),1)

これが

こう

cv2.HoughLinesP

確率的ハフ変換

void HoughLinesP(Mat& image, vector<Vec4i>& lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=0)
確率的ハフ変換を利用して，2値画像から線分を検出します．

パラメタ:   
image – 8ビット，シングルチャンネルの2値入力画像．この画像は関数により書き換えられる可能性があります．
lines – 検出された線分が出力されるベクトル．各線分は，4要素のベクトル  (x_1, y_1, x_2, y_2) で表現されます．ここで  (x_1,y_1) および  (x_2, y_2) は，検出された各線分の端点です．
rho – ピクセル単位で表される投票空間の距離分解能．
theta – ラジアン単位で表される投票空間の角度分解能．
threshold – 投票の閾値パラメータ．十分な票（  >\texttt{threshold} ）を得た直線のみが出力されます．
minLineLength – 最小の線分長．これより短い線分は棄却されます．
maxLineGap – 2点が同一線分上にあると見なす場合に許容される最大距離．

やってみる

lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 200, 100, 10)
for line in lines:
    x1,y1,x2,y2 = line[0]
    cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)

これが

こう