やさしいハフ(Hough)変換講座 - Qiita
概要 ハフ(Hough)変換は、画像の中から直線や円などの図形を検出したい際によく用いられる手法の一つです。検出精度は高いですが、その分演算負荷が高く、またメモリも多く消費するなどの欠点があります。 しかし、理論が美しいことから、ぜひ覚えておきたい画像処理アルゴリズムの一つだと私は思いました。以下の記述は、次の記事を参考にしています。 Hough変換による画像からの直線や円の検出：CodeZine（コードジン） そもそもハフ変換って何を変換してるの？ 端的に言えば、座標系を変換しています。これだけでは何を言っているのかが分かりづらいと思いますので、2つの例で説明しましょう。 直線を検出したい場合 直線はパラメータが2つあれば表すことができます。数学の教科書での直線は「$y=ax+b$」とか「$ax+by+c=0$」とかが有名ですが、Hough変換的には「$ρ=x*cosθ+y*sinθ$」
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