Опитвам се да открия линиите в изображение с помощта на трансформацията на Hough. Затова първо създавам акумулатора така:
from math import hypot, pi, cos, sin
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2 as cv
import math
def hough(img):
thetaAxisSize = 460 #Width of the hough space image
rAxisSize = 360 #Height of the hough space image
rAxisSize= int(rAxisSize/2)*2 #we make sure that this number is even
img = im.load()
w, h = im.size
houghed_img = Image.new("L", (thetaAxisSize, rAxisSize), 0) #legt Bildgroesse fest
pixel_houghed_img = houghed_img.load()
max_radius = hypot(w, h)
d_theta = pi / thetaAxisSize
d_rho = max_radius / (rAxisSize/2)
#Accumulator
for x in range(0, w):
for y in range(0, h):
treshold = 255
col = img[x, y]
if col >= treshold: #determines for each pixel at (x,y) if there is enough evidence of a straight line at that pixel.
for vx in range(0, thetaAxisSize):
theta = d_theta * vx #angle between the x axis and the line connecting the origin with that closest point.
rho = x*cos(theta) + y*sin(theta) #distance from the origin to the closest point on the straight line
vy = rAxisSize/2 + int(rho/d_rho+0.5) #Berechne Y-Werte im hough space image
pixel_houghed_img[vx, vy] += 1 #voting
return houghed_imgcode here
И след това извикайте функцията по следния начин:
im = Image.open("img3.pgm").convert("L")
houghed_img = hough(im)
houghed_img.save("ho.bmp")
houghed_img.show()
Резултатът изглежда добър:
Така че тук идва проблемът. Знам, че искам да намеря първите 3 най-високи стойности в пространството на hough и да го трансформирам обратно в 3 реда. Най-високите стойности трябва да са най-силните линии.
Затова първо търся най-високите стойности в пикселния масив и вземам X и Y стойностите на максимумите, които намерих. Доколкото разбирам, тези X и Y стойности са моите ро и тета. Намирам максимумите така:
def find_maxima(houghed_img):
w, h = houghed_img.size
max_radius = hypot(w, h)
pixel_houghed_img = houghed_img.load()
max1, max2, max3 = 0, 0, 0
x1position, x2position, x3position = 0, 0, 0
y1position, y2position, y3position = 0, 0, 0
rho1, rho2, rho3 = 0, 0, 0
theta1, theta2, theta3 = 0, 0, 0
for x in range(1, w):
for y in range(1, h):
value = pixel_houghed_img[x, y]
if(value > max1):
max1 = value
x1position = x
y1position = y
rho1 = x
theta1 = y
elif(value > max2):
max2 = value
x2position = x
x3position = y
rho2 = x
theta2 = y
elif(value > max3):
max3 = value
x3position = x
y3position = y
rho3 = x
theta3 = y
print('max', max1, max2, max3)
print('rho', rho1, rho2, rho3)
print('theta', theta1, theta2, theta3)
# Results of the print:
# ('max', 255, 255, 255)
# ('rho', 1, 1, 1)
# ('theta', 183, 184, 186)
return rho1, theta1, rho2, theta2, rho3, theta3
И сега искам да използвам тези ро и тета стойности, за да начертая откритите линии. Правя това със следния код:
img_copy = np.ones(im.size)
rho1, theta1, rho2, theta2, rho3, theta3 = find_maxima(houghed_img)
a1 = math.cos(theta1)
b1 = math.sin(theta1)
x01 = a1 * rho1
y01 = b1 * rho1
pt11 = (int(x01 + 1000*(-b1)), int(y01 + 1000*(a1)))
pt21 = (int(x01 - 1000*(-b1)), int(y01 - 1000*(a1)))
cv.line(img_copy, pt11, pt21, (0,0,255), 3, cv.LINE_AA)
a2 = math.cos(theta2)
b2 = math.sin(theta2)
x02 = a2 * rho2
y02 = b2 * rho2
pt12 = (int(x02 + 1000*(-b2)), int(y02 + 1000*(a2)))
pt22 = (int(x02 - 1000*(-b2)), int(y02 - 1000*(a2)))
cv.line(img_copy, pt12, pt22, (0,0,255), 3, cv.LINE_AA)
a3 = math.cos(theta3)
b3 = math.sin(theta3)
x03 = a3 * rho3
y03 = b3 * rho3
pt13 = (int(x03 + 1000*(-b3)), int(y03 + 1000*(a3)))
pt23 = (int(x03 - 1000*(-b3)), int(y03 - 1000*(a3)))
cv.line(img_copy, pt13, pt23, (0,0,255), 3, cv.LINE_AA)
cv.imshow('lines', img_copy)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
Резултатът обаче изглежда грешен:
Така че моето предположение е, че или правя нещо нередно, когато декларирам стойностите rho и theta във функцията find_maxima(), което означава, че нещо не е наред с това:
max1 = value
x1position = x
y1position = y
rho1 = x
theta1 = y
ИЛИ че правя нещо нередно, когато превеждам стойността rho и theta обратно в ред.
Ще бъда много благодарен, ако някой може да ми помогне с това!
Редактиране1: Като заявка, моля, намерете оригиналното изображение, където искам да намеря редовете отдолу:
Edit2: Благодарение на приноса на @Alessandro Jacopson и @Cris Luegno успях да направя някои промени, които определено ми дават известна надежда!
В моя def hough (img): задавах прага на 255, което означава, че гласувах само за бели пиксели, което е грешно, тъй като искам да гледам черните пиксели, тъй като тези пиксели ще показват линии, а не белия фон на моя образ. Така че изчислението на акумулатора в def hough(img): сега изглежда така:
#Accumulator
for x in range(0, w):
for y in range(0, h):
treshold = 0
col = img[x, y]
if col <= treshold: #determines for each pixel at (x,y) if there is enough evidence of a straight line at that pixel.
for vx in range(0, thetaAxisSize):
theta = d_theta * vx #angle between the x axis and the line connecting the origin with that closest point.
rho = x*cos(theta) + y*sin(theta) #distance from the origin to the closest point on the straight line
vy = rAxisSize/2 + int(rho/d_rho+0.5) #Berechne Y-Werte im hough space image
pixel_houghed_img[vx, vy] += 1 #voting
return houghed_img
Това води до следния акумулатор и следните стойности rho и thea, когато използвате функцията find_maxima():
# Results of the prints: (now top 8 instead of top 3)
# ('max', 155, 144, 142, 119, 119, 104, 103, 98)
# ('rho', 120, 264, 157, 121, 119, 198, 197, 197)
# ('theta', 416, 31, 458, 414, 417, 288, 291, 292)
Линиите, които мога да начертая от тези стойности, изглеждат така:
Така че тези резултати са много по-добри, но нещо изглежда все още не е наред. Имам силно подозрение, че все пак нещо не е наред тук:
for x in range(1, w):
for y in range(1, h):
value = pixel_houghed_img[x, y]
if(value > max1):
max1 = value
x1position = x
y1position = y
rho1 = value
theta1 = x
Тук задавам rho и theta равни на [0...w] съответно [0...h]. Мисля, че това е погрешно, тъй като в пространството на Hough стойностите на X и защо Y не са 0, 1,2,3... тъй като ние сме в друго пространство. Така че предполагам, че трябва да умножа X и Y с нещо, за да ги върна обратно в пространството. Но това е само предположение, може би вие, момчета, можете да измислите нещо друго?
Отново благодаря много на Алесандро и Крис, че ми помогнаха тук!
Edit3: Работен код, благодарение на @Cris Luengo
from math import hypot, pi, cos, sin
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2 as cv
import math
def hough(img):
img = im.load()
w, h = im.size
thetaAxisSize = w #Width of the hough space image
rAxisSize = h #Height of the hough space image
rAxisSize= int(rAxisSize/2)*2 #we make sure that this number is even
houghed_img = Image.new("L", (thetaAxisSize, rAxisSize), 0) #legt Bildgroesse fest
pixel_houghed_img = houghed_img.load()
max_radius = hypot(w, h)
d_theta = pi / thetaAxisSize
d_rho = max_radius / (rAxisSize/2)
#Accumulator
for x in range(0, w):
for y in range(0, h):
treshold = 0
col = img[x, y]
if col <= treshold: #determines for each pixel at (x,y) if there is enough evidence of a straight line at that pixel.
for vx in range(0, thetaAxisSize):
theta = d_theta * vx #angle between the x axis and the line connecting the origin with that closest point.
rho = x*cos(theta) + y*sin(theta) #distance from the origin to the closest point on the straight line
vy = rAxisSize/2 + int(rho/d_rho+0.5) #Berechne Y-Werte im hough space image
pixel_houghed_img[vx, vy] += 1 #voting
return houghed_img, rAxisSize, d_rho, d_theta
def find_maxima(houghed_img, rAxisSize, d_rho, d_theta):
w, h = houghed_img.size
pixel_houghed_img = houghed_img.load()
maxNumbers = 9
ignoreRadius = 10
maxima = [0] * maxNumbers
rhos = [0] * maxNumbers
thetas = [0] * maxNumbers
for u in range(0, maxNumbers):
print('u:', u)
value = 0
xposition = 0
yposition = 0
#find maxima in the image
for x in range(0, w):
for y in range(0, h):
if(pixel_houghed_img[x,y] > value):
value = pixel_houghed_img[x, y]
xposition = x
yposition = y
#Save Maxima, rhos and thetas
maxima[u] = value
rhos[u] = (yposition - rAxisSize/2) * d_rho
thetas[u] = xposition * d_theta
pixel_houghed_img[xposition, yposition] = 0
#Delete the values around the found maxima
radius = ignoreRadius
for vx2 in range (-radius, radius): #checks the values around the center
for vy2 in range (-radius, radius): #checks the values around the center
x2 = xposition + vx2 #sets the spectated position on the shifted value
y2 = yposition + vy2
if not(x2 < 0 or x2 >= w):
if not(y2 < 0 or y2 >= h):
pixel_houghed_img[x2, y2] = 0
print(pixel_houghed_img[x2, y2])
print('max', maxima)
print('rho', rhos)
print('theta', thetas)
return maxima, rhos, thetas
im = Image.open("img5.pgm").convert("L")
houghed_img, rAxisSize, d_rho, d_theta = hough(im)
houghed_img.save("houghspace.bmp")
houghed_img.show()
img_copy = np.ones(im.size)
maxima, rhos, thetas = find_maxima(houghed_img, rAxisSize, d_rho, d_theta)
for t in range(0, len(maxima)):
a = math.cos(thetas[t])
b = math.sin(thetas[t])
x = a * rhos[t]
y = b * rhos[t]
pt1 = (int(x + 1000*(-b)), int(y + 1000*(a)))
pt2 = (int(x - 1000*(-b)), int(y - 1000*(a)))
cv.line(img_copy, pt1, pt2, (0,0,255), 3, cv.LINE_AA)
cv.imshow('lines', img_copy)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
Оригинално изображение:
Акумулатор:
Успешно откриване на линия: