안녕하세요
이번 포스팅은 저번 포스팅(코너검출)에 이어 직선을 검출하는 기능을 구현해 보도록 하겠습니다
저번 포스팅에 대한 정보를 확인하고자 한다면 아래의 링크를 확인하시기 바랍니다
https://codingman.tistory.com/60
[C#] OpenCvSharp 이미지 코너 검출하기
안녕하세요 이번 포스팅은 불러온 이미지에서 CornerMinEigenVal을 이용한 코너 검출 그리고 CornerHarris를 이용한 코너 검출을 포스팅 해볼려고 합니다 일단 포스팅을 읽기에 앞서 OpenCvSharp에 대해서 공부하..
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이번 포스팅에서는 직선 검출을 해볼껀데요
OpenCv에서 직선 검출시 사용할 함수는 바로 HoughLines2()함수 입니다
[함수 설명]
C# : public CvSeq HoughLines2(CvMat lineStorage, HoughLinesMethod method, double rho, double theta, int threshold, double param1, double param2);
- lineStorage - 감지 된 라인의 스토리지입니다.
- method - 허프 변환의 방법을 의미
HoughLinesMethod.Standard : 기본 허프 변환
HoughLinesMethod.Probabilistic : 확률적 허프변환, 전체 선이 아닌 선의 일부만 반환함. 선의 일부분은 시작점과 끝정보로 나타난다
HoughLinesMethod.MultiScale : 기본 허프 변환에서 멀티 스케일 변형 - rho - 필셀 단위로 나타나는 거리 값
- theta - 라디안 단위로 나타나는 각도 값
- threshold - 임계값, 해당 축적 값이 해당 값보다 크면 Line이 출력된다
- param1 - 파라미터
기본 허프 변환에서는 이 값이 사용되지 않는다
Probabilistic 허프 변환에서는 선 길이의 최소 값을 나타낸다
MultiScale 허프 변환에서는 거리 값에 대한 나누는 수를 의미한다 - param2 - 파라미터
기본 허프 변환에서는 이 값이 사용되지 않는다
Probabilistic 허프 변환에서는 선들 사이의 최대 갭을 의미한다
MultiScale 허프 변환에서는 각도에 대한 나누는 수를 의미한다
주요 함수 설명은 위와 같습니다 그럼 이제 구현을 하기 위한 디자인을 해보겟습니다
[디자인]
- 메인폼의 Menu트립에서 다음과 같이 디자인 합니다
- 해당 Menu 트립의 항목의 클릭 이벤트 설정
- 클릭이벤트에 다음과 같은 코딩은 합니다
[Source Code]
private void 허프직선ToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e)
{
using (hough Hg = new hough())
using (IplImage temp = Hg.HoughLines(src))
{
result = temp.Clone();
}
pictureBoxIpl2.ImageIpl = result;
}
- 직선 검출을 위한 Class파일을 생성합니다
(저는 Class명칭을 다음과 같이 hough.cs로 생성하엿습니다)
[Class Source Code]
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using OpenCvSharp;
namespace OpenCV_V1
{
class hough : IDisposable
{
IplImage houghLine;
public IplImage HoughLines(IplImage src)
{
// cvHoughLines2
// 확률적 허프 변환을 지정해 선분의 검출을 실시한다
// (1) 화상 읽기
using (IplImage srcImgStd = src.Clone())
using (IplImage srcImgGray = new IplImage(src.Size, BitDepth.U8, 1))
{
Cv.CvtColor(srcImgStd, srcImgGray, ColorConversion.BgrToGray);
// (2) 허프변환을 위한 캐니엣지 처리
Cv.Canny(srcImgGray, srcImgGray, 50, 200, ApertureSize.Size3);
using (CvMemStorage storage = new CvMemStorage())
{
// (3) 표준적 허프 변환에 의한 선의 검출과 검출된 선 그리기
CvSeq lines = srcImgGray.HoughLines2(storage, HoughLinesMethod.MultiScale, 1, Math.PI / 180, 50, 0, 0);
int limit = Math.Min(lines.Total, 10);
for (int i = 0; i < limit; i++)
{
CvLineSegmentPolar elem = lines.GetSeqElem<CvLineSegmentPolar>(i).Value;
float rho = elem.Rho;
float theta = elem.Theta;
double a = Math.Cos(theta);
double b = Math.Sin(theta);
double x0 = a * rho;
double y0 = b * rho;
CvPoint pt1 = new CvPoint { X = Cv.Round(x0 + 1000 * (-b)), Y = Cv.Round(y0 + 1000 * (a)) };
CvPoint pt2 = new CvPoint { X = Cv.Round(x0 - 1000 * (-b)), Y = Cv.Round(y0 - 1000 * (a)) };
srcImgStd.Line(pt1, pt2, CvColor.Red, 3, LineType.AntiAlias, 0);
}
houghLine = srcImgStd.Clone();
}
}
return houghLine;
}
public void Dispose()
{
if (houghLine != null) Cv.ReleaseImage(houghLine);
}
}
}
이렇게 Class파일까지 생성한 뒤 실행해서 확인해보면 다음과 같은 결과가 나타납니다
[결과 창]
이미지에서 Line을 검출하여 표시하는데 이미지처리를 하지 않고 원본 파일에서 그냥 검출 시도를 했을 경우
다음과 같이 인식율이 상당히 이상하게 나오네요
아마 인식율을 높이기 위해서는 이미지처리(흑백전환 및 픽셀 전환, 등)을 통해 직선을 좀 더 명확하게
구별할 수 있도록 변경한 후에 처리시키는게 좋을거 같네요
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