变换行位置（OpenCV）

Question

在OpenCV中实现的Hough line transform巫婆可以找到大约的行位置（请参见下面的短行）。>>

<< img src =“ https://image.soinside.com/eyJ1cmwiOiAiaHR0cHM6Ly9pLnN0YWNrLmltZ3VyLmNvbS9xZ1ZMby5qcGcifQ==” alt =“使用OpenCV找到行”>“>

但是，在Hough transform explanation和OpenCV's explanation of function中可以看到，它只是找到r

和，无法解释短线位置。霍夫变换是否找到除

r

和以外的东西，这有助于查找短线位置？怎么样？在OpenCV中实现的霍夫线变换工具可以找到大约的线位置（请参见下图中的短线）。但是，可以从Hough变换说明和...

霍夫变换和概率霍夫变换使用相同的技术来检测图像中的线条。即，都计算和值。两者之间的区别在于每种算法使用的一组边缘点。概率Hough变换

从所有边缘点的集合中随机采样并使用它们来检测线，而Hough变换使用图像中的所有边缘点。

现在，这是我对您问题的回答。在概率霍夫变换中，我们从随机选择的边缘点集中获取任意两个点（x1，y1）和（x2，y2），并使用以下公式计算（a，b）

。

y1 = x1（a）+ b

y2 = x2（a）+ b

一对（a，b）本质上表示连接两个点（x1，y1）和（x2，y2）的线。在代码中，我们维护一个链接列表，该列表存储这些

（a，b）

对以及与该对关联的计数值。我们从选定的边缘点计算所有可能对的（（a，b））值。在计算

（（a，b）

）时，我们知道相应的边缘点。为了知道哪些边缘点有助于每一条线，我们可以存储这些边缘点。然后，我们可以使用此信息来计算图像中每行的端点。参考：http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/AV1011/macdonald.pdf

Answer 1

从所有边缘点的集合中随机采样并使用它们来检测线，而Hough变换使用图像中的所有边缘点。