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基于弦中点hough变换的同心圆检测方法
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基于弦中点hough变换的同心圆检测方法
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3秒自动关闭窗口基于HOUGH变换的二维条码识别技术的研究--《长春师范学院学报》2007年08期
基于HOUGH变换的二维条码识别技术的研究
【摘要】：条形码在日常生活中具有广泛的用途,但常用的一维条形码存在信息含量小的缺点,已不能满足实际的需要,因此,二维条码技术应运而生。本文研究了关于Data Matrix二维条形码自动识别的相关技术,包括对二维条形码图像的预处理、图像的提取及其译码等,并通过实验模拟得到了很好的实验结果,实现了Data Matrix二维条形码的自动识别过程。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TP391.44【正文快照】：
1问题提出普通一维条形码存在包含信息少、过分依赖数据库、不能显示汉字等问题,已经不能满足实际的需要。为此,二维条码技术应运而生。其中,矩阵式的Data Matrix二维条形码,因其尺寸小、保密性好、纠错能力强而广泛应用在工业、数据安全等领域。区别于一维条码只能“标示”
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京公网安备75号霍夫曼变换是一种可以检测出某种特殊形状的算法，OpenCV中用霍夫曼变换来检测出图像中的直线、椭圆和其他几何图形。由它改进的算法，可以用来检测任何形状的图形。
传统Hough变换 ：&枚举统计法
找到通过足够多数量的像素点的所有直线，它分析每个单独的像素，并识别出所有的可能经过它的直线。
当同一条直线穿过许多点，便意味着这条线的存在足够明显。
Hough transform演算步骤（以直线为例）：
直线公式： y = ax – b
称（x,y）为图像空间的坐标，(a,b)为参数空间
1. 在图像上找出所有可能的特征点
2. 对于每个特征点
& & 1. 对于每个a，计算通过（x,y）的所有直线（a，b） && &
& & 2. 在累加器的（a,b）位置上加一
& &重复步骤2，直到所有的特征点都计算完毕
1. 找到累加器里的最大值
2. 将每一个极大值，映射回图片上代表的每一条直线
&& &r = xcos(s) + ysin(s)
// 选择特征点 (x, y)int x = 50, y = 30;// 计算通过它的所有直线for(inti = 0; i & 180; i++) {
double s = i * PI/180. ;
double r = x*cos(s) + y*sin(s);
// j对应的r从 -100 到 100
int j = static_cast&int&(r + 100.5);
std::cout && i && &,&&&j&&std::
// 填入累加器,极坐标 (j代表r，i代表s)
acc.at&uchar&(j,i)++;}
概率Hough变换
为了改进原算法，提出了一个优化方案，即
概率霍夫曼
在原算法的基础上做了少许的修改
1. 不再逐行扫描像素点，而是随机挑选
2. 某个直线达到投票值后，扫描并移除所有经过的点，这次扫描结束后还可以得到线段长度
3. 增加两个参数：线段最小长度、组成连续线段的最大像素间隔
算法复杂度增加，但是参与投票的像素点少了，补偿了整个算法的复杂度。
检测其他几何体
霍夫曼变换也可用于检测其他几何体，事实上只要是可以用参数方程表示的东西都可以用Hough进行检测
r^2 = (x – a)^2 + (y – b)^2
方程有3个参数，需要3维累加器，如同直线检测：
// 对某个特征点 (怎么选择是一种优化)int x,for(a = 0; a & max_a; a++)
for(b = 0; b & max_b; b++)
r = (int)sqrt((x-a)*(x-a) + (y-b)*(y-b));
if(r & 0 && r & max_r)
acc.at&uchar&(a, b, r)++;
维度变高后，复杂度和可靠度都会变坏，因为精确定位局部峰值变的困难了，OpenCV做了优化，比如只增加圆环梯度方向上的累加器，对结果求直方图而非极值，峰值对应的是检测到的园的半径
广义霍夫曼变换
虽然很难用参数表示一些形状，但原理是相同的：创建一个累加器，用来表示所有可能在目标形状上的位置
为了检测无法被参数化的（没有解析模型）不规则形状泛化Hough变换被提出，Generalized Hough Transform（GHT）
广义hough变换，如果再考虑旋转和缩放就需要在更高维度上搜索.
5个参数表示
定义任意形状的表示参数：
X,Y,r,s,a,thea，其中，XY为形状内的一个参考点，s是缩放因子，thea是方向
分为两大步AB
A：计算R-table
计算R-Table,r是到原点的距离，a是梯度与x轴的夹角（0-180），%代表该点切线（梯度垂直）方向与X轴的夹角
r-table是r-table[%] = （r,a），(r’,a’)
%1 : (r1, a1), (r1′,a1′)
%2 : (r2, a2), (r2′, a2′)
%n : (rn, an), (rn’, an’)
1. 选取参考点(xc,yc)
2. 初始化R-table为空
3. 对每个边缘点，计算（r，a）值
& &1. r = sqrt((x-xc)^2 + (y-yc)^2)
& &1. a = tan'((y-yc)/(x-xc))
4. 计算%（切线），并将(r,a)加入与%最接近的%i
5. 重复4、5，直到所有的边缘点都已经加入R-table
B：形状检测
1. 建立2维的hough table H（xc, yc），初始化为0
2. 针对每一个边缘点，计算切线（垂直梯度）夹角%
3. 在R-table中，查找最接近%的%i，对其内的所有（r,a），计算对应的原点（xc，yc）
&& &xc = x + rcos(a)
&& &yc = y + rsin(a)
4. && &将H(xc, yc)累加1，重复2、3，直到所有的边缘点都完成检测
5. && &找出H（xc，yc）中的局部最大值，其（xc，yc）即为检测出来的形状
考虑旋转和缩放
H（xc, yc, thea, s）
B中的3步骤改为
&& &xc = x + r.Scos(a + thea)
&& &yc = y + r.Ssin(a + thea)
GHT占用内存大，计算复杂，单匹配固定形状的精度高，也许在未来能有更优化的版本
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