原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.38Hough变换直线检测



[函数名称]

Hough 变换直线检测         HoughLineDetect(WriteableBitmap src, int threshould)

[算法说明]

  Hough变换是数字图像处理中一种常用的几何形状识别方法,它可以识别直线,圆,椭圆,弧线等

等几何形状,其基本原理是利用图像二维空间和Hough参数空间的点-线对偶性,把图像空间中的形

状检测问题转换到Hough的参数空间中去,最终以寻找参数空间中的峰值问题,得到形状检测的最优

结果。

       /// <summary>
/// Hough transform of line detectting process.
/// </summary>
/// <param name="src">The source image.</param>
/// <param name="threshould">The threshould to adjust the number of lines.</param>
/// <returns></returns>
public static WriteableBitmap HoughLineDetect(WriteableBitmap src, int threshould)////2 Hough 变换直线检测
{
if (src != null)
{
int w = src.PixelWidth;
int h = src.PixelHeight;
WriteableBitmap srcImage = new WriteableBitmap(w, h);
byte[] temp = src.PixelBuffer.ToArray();
int roMax = (int)Math.Sqrt(w * w + h * h) + 1;
int[,] mark = new int[roMax, 180];
double[] theta = new double[180];
for (int i = 0; i < 180; i++)
{
theta[i] = (double)i * Math.PI / 180.0;
}
double roValue = 0.0;
int transValue=0;
for (int y = 0; y < h; y++)
{
for (int x = 0; x < w; x++)
{
if (temp[x * 4 + y * w*4] == 0)
{
for (int k = 0; k < 180; k++)
{
roValue = (double)x * Math.Cos(theta[k]) + (double)y * Math.Sin(theta[k]);
transValue = (int)Math.Round(roValue / 2 + roMax / 2);
mark[transValue, k]++;
}
}
}
}
for (int y = 0; y < h; y++)
{
for (int x = 0; x < w; x++)
{
int T = x * 4 + y * w * 4;
if (temp[T] == 0)
{
for (int k = 0; k < 180; k++)
{
roValue = (double)x * Math.Cos(theta[k]) + (double)y * Math.Sin(theta[k]);
transValue = (int)Math.Round(roValue / 2 + roMax / 2);
if (mark[transValue, k] > threshould)
{
temp[T + 2] = (byte)255;
}
}
}
}
}
Stream sTemp = srcImage.PixelBuffer.AsStream();
sTemp.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
sTemp.Write(temp, 0, w * 4 * h);
return srcImage;
}
else
{
return null;
}
}
<strong><span style="font-size:14px;">[图像效果]</span></strong>

注意:图中没有标红的线,是因为threshold=80,如果这个值改变,会影响检测结果,这个值足够小,另外两条直线也将被标红。

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