【解鎖圖像處理奧秘】C語言實現Hough變換，輕鬆掌握圖像邊緣檢測技巧

引言

Hough變更是圖像處理中一種富強的多少何外形檢測技巧，尤其在檢測直線、圓等多少何外形時後果明顯。在C言語中實現Hough變更，不只可能讓我們更好地懂得演算法的道理，還可能在須要高機能處理的場合直接安排。本文將具體介紹利用C言語實現Hough變更的過程，並探究其在圖像邊沿檢測中的利用。

Hough變更的基本道理

Hough變更的核心頭腦是將圖像從坐標空間轉換到參數空間，經由過程累加器數組來記錄圖像中可能存在的多少何外形。其基本過程如下：

1. 邊沿檢測：起首對原始圖像停止邊沿檢測，常用的邊沿檢測演算法有Sobel運算元、Prewitt運算元或Canny運算元。
2. 初始化Hough空間：創建一個二維數組（或三維數組，假如考慮其他外形如圓），作為Hough空間，大小根據預期的參數範疇來設定。
3. 投票過程：對每一條邊沿像素，打算它在參數空間中對應的點，並在該地位增加投票數。
4. 查找峰值：遍歷全部Hough空間，找到投票數最高的點，這些點對應的參數就是圖像中最可能存在的直線或圓。
5. 表現成果：將找到的直線或圓在原始圖像上標出。

C言語實現Hough變更

以下是一個簡單的C言語實現Hough變更的例子，用於檢測圖像中的直線：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define IM_WIDTH  320
#define IM_HEIGHT 240
#define HOUGH_RES 180
#define HOUGH_RAD 1

void HoughTransform(int *image, int *houghSpace) {
    int x, y, theta, rho;
    int dx[IM_HEIGHT][IM_WIDTH];
    int dy[IM_HEIGHT][IM_WIDTH];

    // Sobel運算元邊沿檢測
    for (y = 0; y < IM_HEIGHT; y++) {
        for (x = 0; x < IM_WIDTH; x++) {
            dx[y][x] = image[y][x] - image[(y + 1) % IM_HEIGHT][x];
            dy[y][x] = image[y][x] - image[y][(x + 1) % IM_WIDTH];
        }
    }

    // Hough變更
    for (x = 0; x < IM_WIDTH; x++) {
        for (y = 0; y < IM_HEIGHT; y++) {
            if (dx[y][x] != 0 || dy[y][x] != 0) {
                for (theta = 0; theta < HOUGH_RES; theta++) {
                    rho = (int)(x * cos(theta * M_PI / HOUGH_RES) + y * sin(theta * M_PI / HOUGH_RES));
                    rho = (rho + HOUGH_RAD / 2) / HOUGH_RAD * HOUGH_RAD;
                    rho = (rho >= 0) ? rho : -rho;
                    rho = (rho >= HOUGH_RES * HOUGH_RAD) ? rho - HOUGH_RES * HOUGH_RAD : rho;
                    houghSpace[rho + HOUGH_RES * theta]++;
                }
            }
        }
    }
}

int main() {
    int image[IM_HEIGHT][IM_WIDTH] = {0};
    int houghSpace[HOUGH_RES * HOUGH_RES] = {0};

    // 假設image曾經初始化並填充了圖像數據
    HoughTransform(image, houghSpace);

    // 找到峰值點
    int max = 0;
    for (int i = 0; i < HOUGH_RES * HOUGH_RES; i++) {
        if (houghSpace[i] > max) {
            max = houghSpace[i];
        }
    }

    // 表現峰值點
    for (int i = 0; i < HOUGH_RES * HOUGH_RES; i++) {
        if (houghSpace[i] == max) {
            int theta = i / HOUGH_RES;
            int rho = i % HOUGH_RES;
            printf("Line: theta = %d, rho = %d\n", theta, rho);
        }
    }

    return 0;
}

圖像邊沿檢測技能

在Hough變更中，邊沿檢測是至關重要的步調。以下是一些常用的圖像邊沿檢測技能：

1. Sobel運算元：Sobel運算元是一種常用的邊沿檢測運算元，可能有效地檢測圖像中的邊沿。
2. Canny運算元：Canny運算元是一種機能更好的邊沿檢測演算法，它經由過程高斯濾波器去除雜訊，然後利用梯度檢測跟雙閾值戰略來斷定邊沿。
3. Prewitt運算元：Prewitt運算元是一種簡單的邊沿檢測運算元，可能檢測圖像中的垂直跟程度邊沿。

經由過程控制這些邊沿檢測技能，並結合Hough變更，我們可能輕鬆地檢測圖像中的直線、圓等多少何外形。

總結

Hough變更是一種富強的圖像處理技巧，在檢測直線、圓等多少何外形時後果明顯。在C言語中實現Hough變更，可能讓我們更好地懂得演算法的道理，並利用於現實項目中。本文具體介紹了利用C言語實現Hough變更的過程，並探究了其在圖像邊沿檢測中的利用。盼望本文能幫助妳解鎖圖像處理的奧秘。