ハフ変換で求めた2直線の交点
概要 画像の中の直線を検出する古典的な方法として，ハフ変換が有名です． ハフ空間上の点は直線の式に相当するものになります． たとえば，上のような写真の中から四角形の物体の頂点を取り出したい場合，ハフ空間上の点から求めた直線の式を連立して，直線どうしの交点を求める必要があります． とても簡単なことなのですが，巷の記事ではわざわざ $y=ax+b$ の形に直してから解いていたり，数値的に交点が求められていたりして若干微妙に感じるポイントがあります． いちいち解説している記事が見当たらない割によく使うため，書くことにします． ハフ空間上で表示された直線 ハフ空間上の点 $(\rho, \theta)$ は，つぎの直線を表すものになっています． $$ \rho = x \cos\theta + y \sin\theta $$ $y=ax+b$ にせずに交点を求める いま，$(\rho_1, \th
ハフ変換による直線検出 — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation
目的¶ このチュートリアルでは ハフ変換の概念を学びます． 画像中から直線検出をするためにハフ変換をどのように使うか学びます． 以下の関数の使い方を学びます: cv2.HoughLines(), cv2.HoughLinesP() 理論¶ ハフ変換は数式で表現できる形状を検出するための一般的な方法です．形状の一部が破損，劣化していたとしても検出できます．ここでは直線検出のためにどのようにハフ変換を使うかみていきます． 直線は もしくは と表せrます．ここで は原点から直線までの距離， は直線の法線と横軸の成す角を反時計回りに表します(この方向は座標系の表現次第で変わります．この表現はOpenCVで使われている者です)．以下の画像を確認してください．: もしも直線が原点の下を通過するのであればrhoは正の値，角度は180度未満になります．原点の上を通過する場合は角度は180より大きい値になる
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