자체 허프변환 함수와 openCV 허프변환 함수와 비교

목차

1. hough(openCV사용).txt
2. myhough.txt
3. sample1.jpg
4. sample2.jpg
5. sample3.jpg
6. 자체 허프변환 함수와 openCV 허프변환 함수와 비교.docx

본문내용

1. 소스코드
- 자체 허프 변환을 한 경우

# openCV 모듈을 import하여 불러옵니다.
import cv2 as cv
# pi 를 사용하기 위해 numpy 모듈을 import하여 불러옵니다.
import numpy as np
# 시간을 측정하기 위해 time 모듈을 import하여 불러옵니다.
import time
# 계산을 하기 위해 math 모듈을 import하여 불러옵니다.
import math
# start 변수에 현재 시간을 넣어줍니다.
start=time.clock()
# 변환시킬 이미지를 읽어옵니다.
img= cv.imread('파일경로',파일이름)
# 이미지를 gray 이미지로 변환시켜줍니다.
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# gray 이미지를 가우시안 블러를 이용하여 노이즈를 제거합니다.
blur = cv.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0, 0)
# Canny 함수를 이용하여 openCV의 edge를 검출합니다.
edge = cv.Canny(blur, 50, 150, 3)

height = edge.shape[0]
width = edge.shape[1]
tmp = max(height, width)
hough_height = int(1.5 * tmp)

# 2차원 배열인 accumulator를 만들기 위해 size를 정의해줍니다.
accumulator_width = 180
accumulator_height = hough_height * 2
accumulator_size = accumulator_height * accumulator_width

참고 자료

없음

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