Standard Hough Line Transform ใน OpenCV Java

คุณสามารถตรวจจับเส้นตรงในภาพได้โดยใช้ Hough line transform มี 2 แบบใน OpenCV ได้แก่ Standard Hough line transform และ Probabilistic Hough Line Transform

คุณสามารถใช้ Standard Hough line transform ได้ด้วยเมธอด HoughLines() ของคลาส Imgproc เมธอดนี้รับ:

• สองอ็อบเจ็กต์ Mat แทน source image และ vector ที่เก็บพารามิเตอร์ (r, Φ) ของเส้น
• สองตัวแปร double แทน resolution ของพารามิเตอร์ r (pixels) และ Φ (radians)
• ตัวแปร integer แทน minimum number of intersections เพื่อ "detect" เส้น

คุณสามารถใช้ Probabilistic Hough line transform ได้ด้วยเมธอด HoughLinesP() (พารามิเตอร์เหมือนกัน)

คุณสามารถตรวจจับขอบในภาพได้โดยใช้เมธอด Canny() ของคลาส Imgproc เมธอดนี้รับ:

• สองอ็อบเจ็กต์ Mat แทน source และ destination images
• สองตัวแปร double เก็บค่า threshold values

ขั้นตอนการตรวจจับขอบด้วย Canny edge detector:

• อ่านเนื้อหาภาพต้นทางด้วยเมธอด imread() ของคลาส Imgcodecs
• แปลงเป็น grayscale ด้วย cvtColor() ของ Imgproc
• Blur ภาพ grayscale ด้วย blur() ของ Imgproc ด้วย kernel value 3
• ใช้ canny edge detection บนภาพที่ blur ด้วย canny() ของ Imgproc
• สร้าง matrix ว่างที่มีค่าทั้งหมดเป็น 0
• เพิ่มขอบที่ตรวจพบเข้าไปด้วย copyTo() ของคลาส Mat

ตัวอย่างโค้ด

import java.awt.Image;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.IOException;
import javafx.application.Application;
import javafx.embed.swing.SwingFXUtils;
import javafx.scene.Group;
import javafx.scene.Scene;
import javafx.scene.image.ImageView;
import javafx.scene.image.WritableImage;
import javafx.stage.Stage;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class HoughLineTransform extends Application {
    @Override
    public void start(Stage stage) throws IOException {
        // โหลด OpenCV core library
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
        String file = "D:\\Images\\road4.jpg";
        Mat src = Imgcodecs.imread(file);
        
        // แปลงภาพเป็น Grayscale
        Mat gray = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY);
        
        // ตรวจจับขอบ
        Mat edges = new Mat();
        Imgproc.Canny(gray, edges, 60, 60*3, 3, false);
        
        // เปลี่ยนสีของ canny
        Mat cannyColor = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(edges, cannyColor, Imgproc.COLOR_GRAY2BGR);
        
        // ตรวจจับ hough lines จาก canny
        Mat lines = new Mat();
        Imgproc.HoughLines(edges, lines, 1, Math.PI/180, 150);
        
        for (int i = 0; i < lines.rows(); i++) {
            double[] data = lines.get(i, 0);
            double rho = data[0];
            double theta = data[1];
            double a = Math.cos(theta);
            double b = Math.sin(theta);
            double x0 = a * rho;
            double y0 = b * rho;
            
            // วาดเส้นบนภาพ
            Point pt1 = new Point();
            Point pt2 = new Point();
            pt1.x = Math.round(x0 + 1000 * (-b));
            pt1.y = Math.round(y0 + 1000 * (a));
            pt2.x = Math.round(x0 - 1000 * (-b));
            pt2.y = Math.round(y0 - 1000 * (a));
            Imgproc.line(cannyColor, pt1, pt2, new Scalar(0, 0, 255), 3);
        }
        
        // แปลง matrix เป็น JavaFX writable image
        Image img = HighGui.toBufferedImage(cannyColor);
        WritableImage writableImage = SwingFXUtils.toFXImage((BufferedImage) img, null);
        
        // ตั้งค่า ImageView
        ImageView imageView = new ImageView(writableImage);
        imageView.setX(10);
        imageView.setY(10);
        imageView.setFitWidth(575);
        imageView.setPreserveRatio(true);
        
        // ตั้งค่า Scene
        Group root = new Group(imageView);
        Scene scene = new Scene(root, 595, 400);
        stage.setTitle("Hough Line Transform");
        stage.setScene(scene);
        stage.show();
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        launch(args);
    }
}

รูปภาพ Input

ผลลัพธ์

เมื่อรันโปรแกรมจะได้ผลลัพธ์ดังนี้: