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OpenCVのハフ変換を使用してラインを検出しています。ただし、必要な角度の範囲が非常に限られている（約10度程度）線のみが必要であることを事前に知っています。私はこれを非常にパフォーマンスに敏感な設定で行っているので、他の角度で線を検出するために費やされる余分な作業を避けたいと思います。

OpenCVからHoughソースを抽出し、それをハックしてmin_rhoパラメーターとmax_rhoパラメーターを取得することもできますが、脆弱性の低いアプローチが必要です（OpenCVを更新するたびにコードを手動で更新する必要があります）。

ここでの最善のアプローチは何ですか？

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確率的ハフ変換を使用する場合、出力は、lines[0]およびlines[1]パラメーターごとにそれぞれcvPointの形式になります。pt1.x、pt1.y、pt2.x、pt2.yにより、2つのポイントのそれぞれについてxとyを調整できます。次に、直線の傾きを見つけるための簡単な式を使用します-（y2-y1）/（x2-x1）。そのアークタン（タンインバース）を取ると、ラジアンでその角度が得られます。次に、取得した各ハフラインの値から目的の角度を単純に除外します。

于 2011-02-05T16:19:04.777 に答える
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さて、私はicvHoughlines特定の範囲の角度に行くように関数を変更しました。メモリ割り当てを使用するよりクリーンな方法もあると思いますが、180度から60度の範囲の角度で、100ミリ秒から33ミリ秒の速度向上が得られたので、満足しています。

このコードはアキュムレータ値も出力することに注意してください。また、目的に合った1行しか出力しませんでしたが、実際にはゲインがありませんでした。

static void
icvHoughLinesStandard2( const CvMat* img, float rho, float theta,
                       int threshold, CvSeq *lines, int linesMax )
{
    cv::AutoBuffer<int> _accum, _sort_buf;
    cv::AutoBuffer<float> _tabSin, _tabCos;

    const uchar* image;
    int step, width, height;
    int numangle, numrho;
    int total = 0;
    float ang;
    int r, n;
    int i, j;
    float irho = 1 / rho;
    double scale;

    CV_Assert( CV_IS_MAT(img) && CV_MAT_TYPE(img->type) == CV_8UC1 );

    image = img->data.ptr;
    step = img->step;
    width = img->cols;
    height = img->rows;

    numangle = cvRound(CV_PI / theta);
    numrho = cvRound(((width + height) * 2 + 1) / rho);

    _accum.allocate((numangle+2) * (numrho+2));
    _sort_buf.allocate(numangle * numrho);
    _tabSin.allocate(numangle);
    _tabCos.allocate(numangle);
    int *accum = _accum, *sort_buf = _sort_buf;
    float *tabSin = _tabSin, *tabCos = _tabCos;

    memset( accum, 0, sizeof(accum[0]) * (numangle+2) * (numrho+2) );

    // find n and ang limits (in our case we want 60 to 120
    float limit_min = 60.0/180.0*PI;
    float limit_max = 120.0/180.0*PI;

    //num_steps = (limit_max - limit_min)/theta;
    int start_n = floor(limit_min/theta);
    int stop_n = floor(limit_max/theta);

    for( ang = limit_min, n = start_n; n < stop_n; ang += theta, n++ )
    {
        tabSin[n] = (float)(sin(ang) * irho);
        tabCos[n] = (float)(cos(ang) * irho);
    }



    // stage 1. fill accumulator
    for( i = 0; i < height; i++ )
        for( j = 0; j < width; j++ )
        {
            if( image[i * step + j] != 0 )
                        //
        for( n = start_n; n < stop_n; n++ )
                {
                    r = cvRound( j * tabCos[n] + i * tabSin[n] );
                    r += (numrho - 1) / 2;
                    accum[(n+1) * (numrho+2) + r+1]++;
                }
        }



    int max_accum = 0;
    int max_ind = 0;

    for( r = 0; r < numrho; r++ )
    {
        for( n = start_n; n < stop_n; n++ )
        {
            int base = (n+1) * (numrho+2) + r+1;
            if (accum[base] > max_accum)
            {
                max_accum = accum[base];
                max_ind = base;
            }
        }
    }   

    CvLinePolar2 line;
    scale = 1./(numrho+2);
    int idx = max_ind;
    n = cvFloor(idx*scale) - 1;
    r = idx - (n+1)*(numrho+2) - 1;
    line.rho = (r - (numrho - 1)*0.5f) * rho;
    line.angle = n * theta;
    line.votes = accum[idx];
    cvSeqPush( lines, &line );

}
于 2010-11-03T16:11:05.820 に答える
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セグメントの終点から角度を再計算するのではなく、rhoおよびthetaの用語で直接線のコレクションを提供し、そこから必要な角度範囲を選択する標準のHoughLines（...）関数を使用する方が自然だと思います。

于 2015-01-19T15:56:58.607 に答える