Golang melaksanakan transformasi Hough dan pembahagian imej imej

Kaedah Golang melaksanakan transformasi Hough dan pembahagian imej imej

Abstrak:
Artikel ini memperkenalkan kaedah menggunakan bahasa pengaturcaraan Golang untuk melaksanakan transformasi Hough dan pembahagian imej imej. Transformasi Hough ialah teknik pemprosesan imej yang biasa digunakan untuk mengesan bentuk geometri tertentu seperti garisan dan bulatan. Kami mula-mula akan memperkenalkan prinsip asas transformasi Hough, dan kemudian menggunakan Golang untuk melaksanakan transformasi Hough dan algoritma pembahagian imej, dan memberikan contoh kod yang sepadan.

1. Prinsip Asas Hough Transform
   Hough Transform ialah teknik yang digunakan untuk mengesan bentuk geometri tertentu dalam imej. Dalam transformasi Hough, kita dapati bentuk geometri ini dalam imej dengan merentasi setiap piksel imej dan mengumpul lengkung yang mematuhi bentuk geometri tertentu dalam ruang parameter. Untuk pengesanan garis lurus, ruang parameter biasanya dinyatakan dalam bentuk koordinat kutub.
2. Kaedah Golang melaksanakan transformasi Hough dan segmentasi imej
   2.1 Import perpustakaan berkaitan
   Pertama, kita perlu mengimport perpustakaan pemprosesan imej yang berkaitan di Golang Berikut ialah contoh kod:

import (
    "image"
    "image/color"
    "image/png"
    "math"
    "os"
)

2.2 Melaksanakan fungsi transformasi Hough
. berikut ialah Contoh fungsi mudah untuk melaksanakan transformasi Hough:

func houghTransform(img image.Image) [][]int {
    bounds := img.Bounds()
    width, height := bounds.Max.X, bounds.Max.Y

    // 初始化霍夫空间
    maxRho := int(math.Sqrt(float64(width*width + height*height)))
    houghSpace := make([][]int, 180)
    for i := range houghSpace {
        houghSpace[i] = make([]int, maxRho*2)
    }

    // 遍历图像的每一个像素点
    for x := 0; x < width; x++ {
        for y := 0; y < height; y++ {
            c := color.GrayModel.Convert(img.At(x, y)).(color.Gray)
            if c.Y > 128 {
                // 如果像素点的灰度值大于阈值，进行霍夫变换
                for theta := 0; theta < 180; theta++ {
                    rho := int(float64(x)*math.Cos(float64(theta)*math.Pi/180) + float64(y)*math.Sin(float64(theta)*math.Pi/180))
                    houghSpace[theta][rho+maxRho]++
                }
            }
        }
    }

    return houghSpace
}

2.3 Laksanakan fungsi segmentasi imej
Berikut ialah contoh fungsi mudah untuk melaksanakan segmentasi imej:

func segmentImage(img image.Image, houghSpace [][]int, threshold int) image.Image {
    bounds := img.Bounds()
    width, height := bounds.Max.X, bounds.Max.Y

    out := image.NewRGBA(bounds)

    // 遍历图像的每一个像素点
    for x := 0; x < width; x++ {
        for y := 0; y < height; y++ {
            c := color.GrayModel.Convert(img.At(x, y)).(color.Gray)
            if c.Y > 128 {
                // 如果像素点的灰度值大于阈值，根据所属的曲线进行分割
                for theta := 0; theta < 180; theta++ {
                    rho := int(float64(x)*math.Cos(float64(theta)*math.Pi/180) + float64(y)*math.Sin(float64(theta)*math.Pi/180))
                    if houghSpace[theta][rho+len(houghSpace[theta])/2] > threshold {
                        out.Set(x, y, color.RGBA{255, 255, 255, 255})
                        break
                    }
                }
            }
        }
    }

    return out
}

3. Panggil fungsi dan keluarkan hasilnya
   Berikut adalah contoh penggunaan :

func main() {
    // 读入原始图像
    file, _ := os.Open("input.png")
    defer file.Close()
    img, _ := png.Decode(file)

    // 进行霍夫变换
    houghSpace := houghTransform(img)

    // 进行图像分割
    out := segmentImage(img, houghSpace, 100)

    // 保存结果图像
    outFile, _ := os.Create("output.png")
    defer outFile.Close()
    png.Encode(outFile, out)
}

Dalam contoh di atas, kita mula-mula membaca dalam imej asal, kemudian melakukan transformasi Hough dan pembahagian imej padanya, dan menyimpan hasilnya ke imej baharu.

Ringkasan:
Hough transform ialah teknik pemprosesan imej yang biasa digunakan yang boleh mengesan bentuk geometri tertentu. Artikel ini memperkenalkan kaedah menggunakan Golang untuk melaksanakan transformasi Hough dan pembahagian imej imej, dan memberikan contoh kod yang sepadan Pembaca boleh membuat pengubahsuaian dan pelarasan yang sepadan mengikut keperluan mereka sendiri. Saya harap artikel ini dapat membantu semua orang.

Rujukan:
[1] Tutorial OpenCV Line Transform [https://docs.opencv.org/3.4/d9/db0/tutorial_hough_lines.html](https://docs.opencv.org/3.4/ d9. /db0/tutorial_hough_lines.html)

Atas ialah kandungan terperinci Golang melaksanakan transformasi Hough dan pembahagian imej imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!