Houghlines в MATLAB

После обнаружения линий на изображении с помощью линий Хоу , как я могу использовать его для вычисления изменения угла (поворота) линий опорного изображения?

2 2
matlab image-processing computer-vision hough-transform

2 ответа:

Примечание Для читателей: это последующий вопрос, обратитесь к ним для фона:

Этот процесс похож на то, что я показала раньше. Ниже я используюизображения из вашего предыдущего вопроса (поскольку вы предоставили только один, я создал другой, повернув первый на 10 градусов).

Мы начните с обнаружения линий для двух изображений. Мы делаем это с помощью Hough трансформация функции . Вот как это выглядит применительно к обоим изображениям:

Изображения с обнаруженным порядком линий и точек

Далее мы хотим выполнить регистрацию изображения, используя конечные точки линии в качестве контрольных точек. Во-первых, мы удостоверяемся, что точки соответствуют друг другу на двух изображениях. Я делаю это, вычисляя выпуклую оболочку с помощью convhull что автоматически сортирует их внутри против часовой стрелки-порядок (или наоборот!). Цифры, показанные выше, указывают на порядок.

Наконец, мы используем функцию cp2tform чтобы получить матрицу преобразования, которую мы используем для выравнивания изображений и извлечения перевода, поворота и масштабирования.

Ниже приведен полный код: 

%% # Step 1: read and prepare images
%# (since you provided only one, I created the other by rotating the first).
I1 = imread('http://i.stack.imgur.com/Se6zX.jpg');
I1 = rgb2gray( imcrop(I1, [85   35  445  345]) ); %# Get rid of white border
I2 = imrotate(I1, -10, 'bilinear', 'crop'); %# Create 2nd by rotating 10 degrees

%% # Step 2: detect the cross sign endpoints (sorted in same order)
p1 = getCross(I1);
p2 = getCross(I2);

%% # Step 3: perform Image Registration
%# Find transformation that maps I2 to I1 using the 4 control points for each
t = cp2tform(p2,p1,'affine');

%# Transform I2 to be aligned with I1
II2 = imtransform(I2, t, 'XData',[1 size(I1,2)], 'YData',[1 size(I1,1)]);

%# Plot
figure('menu','none')
subplot(131), imshow(I1), title('I1')
subplot(132), imshow(I2), title('I2')
subplot(133), imshow(II2), title('I2 (aligned)')

%# Recover affine transformation params (translation, rotation, scale)
ss = t.tdata.Tinv(2,1);
sc = t.tdata.Tinv(1,1);
tx = t.tdata.Tinv(3,1);
ty = t.tdata.Tinv(3,2);
scale = sqrt(ss*ss + sc*sc)
rotation = atan2(ss,sc)*180/pi
translation = [tx ty]

И вот функция, которая извлекает конечные точки линий: 

function points = getCross(I)
    %# Get edges (simply by thresholding)
    I = imfilter(I, fspecial('gaussian', [7 7], 1), 'symmetric');
    BW = imclearborder(~im2bw(I, 0.5));

    %# Hough transform
    [H,T,R] = hough(BW);

    %# Detect peaks
    P  = houghpeaks(H, 2);

    %# Detect lines
    lines = houghlines(BW, T, R, P);

    %# Sort 2D points in counterclockwise order
    points = [vertcat(lines.point1); vertcat(lines.point2)];
    idx = convhull(points(:,1), points(:,2));
    points = points(idx(1:end-1),:);
end

С результатом:

Результирующее выровненное изображение

scale =
    1.0025
rotation =
   -9.7041
translation =
   32.5270  -38.5021

В поворот восстанавливается как почти 10 градусов (с некоторой неизбежной ошибкой), а масштабирование фактически равно 1 (Что означает отсутствие масштабирования). Обратите внимание, что в приведенном выше примере был компонент перевода, поскольку вращение не было выполнено вокруг центра знака креста).

3

Я не уверен, что такое реализация преобразования Хоу в MATLAB, но ориентация линии будет просто находиться под прямым углом (90 градусов или pi/2 Радиана) к углу, который вы использовали для идентификации линии в первую очередь.

Надеюсь, это поможет. В интернете есть приличное освещение преобразований Хафа, и Википедия-хорошее место для начала.

0