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使用广义Ballard和Guil Hough变换进行目标检测

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原作者Markus Heck
兼容性OpenCV >= 3.4

目标

在本教程中，您将学习如何：

示例

程序功能

  1. 加载图像和模板

  1. 使用 `createGeneralizedHoughBallard()` 实例化 cv::GeneralizedHoughBallard
  2. 使用 `createGeneralizedHoughGuil()` 实例化 cv::GeneralizedHoughGuil
  3. 为两种广义Hough变换设置所需的参数
  4. 检测并显示检测结果
注意
  • 两种变换都不能直接实例化。必须使用create方法。
  • Guil Hough 速度非常慢。在本教程中使用的“mini”文件计算结果只需几秒钟。对于更高分辨率的图像和模板（如下所示），我的笔记本电脑需要大约5分钟才能计算出结果。

代码

本教程的完整代码如下所示。

#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
// 加载源图像和灰度模板
samples::addSamplesDataSearchSubDirectory("doc/tutorials/imgproc/generalized_hough_ballard_guil");
Mat image = imread(samples::findFile("images/generalized_hough_mini_image.jpg"));
Mat templ = imread(samples::findFile("images/generalized_hough_mini_template.jpg"), IMREAD_GRAYSCALE);
// 创建灰度图像
Mat grayImage;
cvtColor(image, grayImage, COLOR_RGB2GRAY);
// 创建变量，用于存储检测到的模板的位置、比例和旋转角度
vector<Vec4f> positionBallard, positionGuil;
// 模板宽度和高度
int w = templ.cols;
int h = templ.rows;
// 创建Ballard并设置选项
Ptr<GeneralizedHoughBallard> ballard = createGeneralizedHoughBallard();
ballard->setMinDist(10);
ballard->setLevels(360);
ballard->setDp(2);
ballard->setMaxBufferSize(1000);
ballard->setVotesThreshold(40);
ballard->setCannyLowThresh(30);
ballard->setCannyHighThresh(110);
ballard->setTemplate(templ);
// 创建Guil并设置选项
Ptr<GeneralizedHoughGuil> guil = createGeneralizedHoughGuil();
guil->setMinDist(10);
guil->setLevels(360);
guil->setDp(3);
guil->setMaxBufferSize(1000);
guil->setMinAngle(0);
guil->setMaxAngle(360);
guil->setAngleStep(1);
guil->setAngleThresh(1500);
guil->setMinScale(0.5);
guil->setMaxScale(2.0);
guil->setScaleStep(0.05);
guil->setScaleThresh(50);
guil->setPosThresh(10);
guil->setCannyLowThresh(30);
guil->setCannyHighThresh(110);
guil->setTemplate(templ);
// 执行Ballard检测
ballard->detect(grayImage, positionBallard);
// 执行Guil检测
guil->detect(grayImage, positionGuil);
// 绘制Ballard结果
for (vector<Vec4f>::iterator iter = positionBallard.begin(); iter != positionBallard.end(); ++iter) {
RotatedRect rRect = RotatedRect(Point2f((*iter)[0], (*iter)[1]),
Size2f(w * (*iter)[2], h * (*iter)[2]),
(*iter)[3]);
Point2f vertices[4];
rRect.points(vertices);
for (int i = 0; i < 4; i++)
line(image, vertices[i], vertices[(i + 1) % 4], Scalar(255, 0, 0), 6);
}
// 绘制Guil结果
for (vector<Vec4f>::iterator iter = positionGuil.begin(); iter != positionGuil.end(); ++iter) {
RotatedRect rRect = RotatedRect(Point2f((*iter)[0], (*iter)[1]),
Size2f(w * (*iter)[2], h * (*iter)[2]),
(*iter)[3]);
Point2f vertices[4];
rRect.points(vertices);
for (int i = 0; i < 4; i++)
line(image, vertices[i], vertices[(i + 1) % 4], Scalar(0, 255, 0), 2);
}
imshow("result_img", image);
waitKey();
return EXIT_SUCCESS;
}
cv::Mat
N维稠密数组类
定义 mat.hpp:829
cv::Mat::cols
int cols
定义 mat.hpp:2155
cv::Mat::rows
int rows
行和列的数量，当矩阵维度超过2维时为(-1, -1)
定义 mat.hpp:2155
cv::Point_< float >
cv::RotatedRect
此类表示平面上的旋转矩形（即非正矩形）。
定义 types.hpp:538
cv::RotatedRect::points
void points(Point2f pts[]) const
cv::Scalar_< double >
cv::Size_< float >
cv::Ptr
std::shared_ptr< _Tp > Ptr
定义 cvstd_wrapper.hpp:23
main
int main(int argc, char *argv[])
定义 highgui_qt.cpp:3
cv
定义 core.hpp:107
std
STL 命名空间。

解释

加载图像、模板和设置变量

// 加载源图像和灰度模板
samples::addSamplesDataSearchSubDirectory("doc/tutorials/imgproc/generalized_hough_ballard_guil");
Mat image = imread(samples::findFile("images/generalized_hough_mini_image.jpg"));
Mat templ = imread(samples::findFile("images/generalized_hough_mini_template.jpg"), IMREAD_GRAYSCALE);
// 创建灰度图像
Mat grayImage;
cvtColor(image, grayImage, COLOR_RGB2GRAY);
// 创建变量，用于存储检测到的模板的位置、比例和旋转角度
vector<Vec4f> positionBallard, positionGuil;
// 模板宽度和高度
int w = templ.cols;
int h = templ.rows;

位置向量将包含检测器找到的匹配项。每个条目包含四个浮点值：位置向量

  • [0]：中心点的x坐标
  • [1]：中心点的y坐标
  • [2]：检测到的目标相对于模板的比例
  • [3]：检测到的目标相对于模板的旋转角度（度）

例如：[200, 100, 0.9, 120]

参数设置

// 创建Ballard并设置选项
Ptr<GeneralizedHoughBallard> ballard = createGeneralizedHoughBallard();
ballard->setMinDist(10);
ballard->setLevels(360);
ballard->setDp(2);
ballard->setMaxBufferSize(1000);
ballard->setVotesThreshold(40);
ballard->setCannyLowThresh(30);
ballard->setCannyHighThresh(110);
ballard->setTemplate(templ);
// 创建Guil并设置选项
Ptr<GeneralizedHoughGuil> guil = createGeneralizedHoughGuil();
guil->setMinDist(10);
guil->setLevels(360);
guil->setDp(3);
guil->setMaxBufferSize(1000);
guil->setMinAngle(0);
guil->setMaxAngle(360);
guil->setAngleStep(1);
guil->setAngleThresh(1500);
guil->setMinScale(0.5);
guil->setMaxScale(2.0);
guil->setScaleStep(0.05);
guil->setScaleThresh(50);
guil->setPosThresh(10);
guil->setCannyLowThresh(30);
guil->setCannyHighThresh(110);
guil->setTemplate(templ);

找到最佳值可能需要反复试验，并且取决于许多因素，例如图像分辨率。

运行检测

// 执行Ballard检测
ballard->detect(grayImage, positionBallard);
// 执行Guil检测
guil->detect(grayImage, positionGuil);

如上所述，此步骤将花费一些时间，尤其是在处理较大的图像以及使用Guil时。

绘制结果并显示图像

// 绘制Ballard结果
for (vector<Vec4f>::iterator iter = positionBallard.begin(); iter != positionBallard.end(); ++iter) {
RotatedRect rRect = RotatedRect(Point2f((*iter)[0], (*iter)[1]),
Size2f(w * (*iter)[2], h * (*iter)[2]),
(*iter)[3]);
Point2f vertices[4];
rRect.points(vertices);
for (int i = 0; i < 4; i++)
line(image, vertices[i], vertices[(i + 1) % 4], Scalar(255, 0, 0), 6);
}
// 绘制Guil结果
for (vector<Vec4f>::iterator iter = positionGuil.begin(); iter != positionGuil.end(); ++iter) {
RotatedRect rRect = RotatedRect(Point2f((*iter)[0], (*iter)[1]),
Size2f(w * (*iter)[2], h * (*iter)[2]),
(*iter)[3]);
Point2f vertices[4];
rRect.points(vertices);
for (int i = 0; i < 4; i++)
line(image, vertices[i], vertices[(i + 1) % 4], Scalar(0, 255, 0), 2);
}
imshow("result_img", image);
waitKey();

结果

结果图像

蓝色矩形显示了cv::GeneralizedHoughBallard的结果，绿色矩形显示了cv::GeneralizedHoughGuil的结果。

如果参数没有完美地适应样本，则不太可能获得像此示例中那样的完美结果。下面显示了一个参数不太完美的结果示例。对于Ballard变体，仅用黑点标记结果的中心。矩形将与上一图像中的相同。

不太完美的结果
2025年1月8日星期三16:06:34 为OpenCV生成的，由 doxygen 1.12.0