霍夫变换实现
霍夫曼转换原理的流程？
霍夫曼变换原理的步骤？
霍夫变换原理
依据数学课对偶性原理给出了检验图像直线的办法,广泛应用于系统识别领域里对二值图像开展直线检验。在图像空间XY里，全部过点(x,y)的直线都达到方程式:
y = px q (1)
其中p为直线斜率，q为截距。式(1)还可以写出
q = -px y (2)
式(2)能够觉得意味着参数空间PQ中过点(p,q)的1条直线。
由此可见在图像空间一共线点相匹配在参数空间里交叉的线。亦即在参数空间中交叉交于一点的全部直线在图像空间里都有共线一个点与此相匹配。霍夫变换依据这种关联把在图像空间中的检查难题转换到参数空间里，以在参数空间里进行相应的累加统计分析进行检验每日任务。式(1)在直线贴近竖直方向时将导致p和q都接近无限而大大增加计算量，因而你可以用直线的极坐标方程
r= x cos t y sin t (3)
那样原图像空间XY里的点相匹配于新参数空间中的一条正弦曲线。检验在图像空间共点的直线必须在参数空间里检验正弦曲线的相交点。其方法是什么对图像空间里的每一点(x,y) ,根据式(3)对参数空间中所有可能的值计算对应的r值，并对于该(r, t)对开展累加。那样累加值超过大家预订阀值的(r, t)相匹配于图像空间中常要检测直线。
由以上霍夫变换原理得知, 霍夫变换具备如下所示特性：
(1)直角坐标中的一个点投射到参数空间中为一条曲线图
(2)参数空间中的一个点相匹配直角坐标中的一条直线
(3)直角坐标里的共点和线投射到参数空间中为一条曲线图
(4)直角坐标里的共线点投射到参数空间之后为一个交交于一点的曲线图族。
请问一下谁曾料想到几率霍夫变换的原理是什么吗？
霍夫变换就是通过参数空间里的（ρ，θ）来描述一条直线，在其中ρ是起点到直线的安全距离，θ是起点到直线的一条垂线段与θ的交角。根据几何图形的办法（加上辅助线，相似三角形做），大家能证明针对直线里的任何一点都是有ρ=xcosθ ysinθ。知道这个原理之后我们就可以用便捷ρ和θ的值域来对每一个点进行实验，即把每个点的坐标，θ带入xcosθ ysinθ确定是否相当于ρ就可以。若相当于则表明这个点在这条直线上。根据遍历每一个点来对他们的直线（ρ，θ）开展网络投票。设定一个阀值就可以获得较为明显（等级比较多的）直线。