C# OpenCV 강좌 : 제 25강 - 직선 검출

상위 목록: C# 하위 목록: OpenCvSharp2 작성 날짜: 2017-11-20 읽는 데 24 분 소요

직선 검출(Hough Transform Lines)

영상이나 이미지의 직선을 찾기 위해 사용합니다.

영상이나 이미지에서 HoughLines2를 이용해 직선을 찾을 수 있습니다.

원본(Source, src)은 영상이나 이미지를 사용합니다.

영상 사용하기 : 3강 바로가기
이미지 사용하기 : 4강 바로가기

클래스 코드

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;

namespace Project
{
    class OpenCV : IDisposable
    {  
        IplImage bin;
        IplImage canny;    
        IplImage houline;
        
        public IplImage Binary(IplImage src)
        {
            bin = new IplImage(src.Size, BitDepth.U8, 1);
            Cv.CvtColor(src, bin, ColorConversion.RgbToGray);
            Cv.Threshold(bin, bin, 120, 255, ThresholdType.Binary);
            return bin;
        }  
            
        public IplImage CannyEdge(IplImage src)
        {
            canny = new IplImage(src.Size, BitDepth.U8, 1);
            Cv.Canny(src, canny, 50, 100);
            return canny;
        }
            
        public IplImage HoughLines(IplImage src)
        {
            houline = new IplImage(src.Size, BitDepth.U8, 3);
            canny = new IplImage(src.Size, BitDepth.U8, 1);
                    
            canny = this.CannyEdge(this.Binary(src));
            Cv.CvtColor(canny, houline, ColorConversion.GrayToBgr);

            CvMemStorage Storage = new CvMemStorage();

            //Standard 방법
            CvSeq lines = canny.HoughLines2(Storage, HoughLinesMethod.Standard, 1, Math.PI / 180, 50, 0, 0);

            for (int i = 0; i < Math.Min(lines.Total, 3); i++)
            {
                CvLineSegmentPolar element = lines.GetSeqElem<CvLineSegmentPolar>(i).Value;

                float r = element.Rho;
                float theta = element.Theta;

                double a = Math.Cos(theta);
                double b = Math.Sin(theta);
                double x0 = r * a;
                double y0 = r * b;
                int scale = src.Size.Width + src.Size.Height;

                CvPoint pt1 = new CvPoint(Convert.ToInt32(x0 - scale * b), Convert.ToInt32(y0 + scale * a));
                CvPoint pt2 = new CvPoint(Convert.ToInt32(x0 + scale * b), Convert.ToInt32(y0 - scale * a));

                houline.Circle(new CvPoint((int)x0, (int)y0), 5, CvColor.Yellow, -1);
                houline.Line(pt1, pt2, CvColor.Red, 1, LineType.AntiAlias);
            }
            
            //Probabilistic 방법
            //CvSeq lines = canny.HoughLines2(Storage, HoughLinesMethod.Probabilistic, 1, Math.PI / 180, 140, 50, 10);
            
            //for (int i = 0; i < lines.Total; i++)
            //{
            //    CvLineSegmentPoint element = lines.GetSeqElem<CvLineSegmentPoint>(i).Value;
            //    houline.Line(element.P1, element.P2, CvColor.Yellow, 1, LineType.AntiAlias);
            //}

            return houline;
        }
                  
        public void Dispose()
        {
            if (bin != null) Cv.ReleaseImage(bin);
            if (canny != null) Cv.ReleaseImage(canny);
            if (houline != null) Cv.ReleaseImage(houline);        
        }
    }
}

세부 코드

houline = new IplImage(src.Size, BitDepth.U8, 3);
canny = new IplImage(src.Size, BitDepth.U8, 1);
        
canny = this.CannyEdge(this.Binary(src));
Cv.CvtColor(canny, houline, ColorConversion.GrayToBgr);

houline은 CannyEdge를 적용한 이미지에 Drawing을 색상을 하기 위해 3채널로 사용합니다.

즉, CannyEdge 위에 색상있는 Circle 또는 Line을 사용하기 위해 적용합니다.

계산을 위한 canny를 선언한 후, CannyEdge를 적용합니다.

CvMemStorage Storage = new CvMemStorage();
CvSeq lines = canny.HoughLines2(Storage, HoughLinesMethod.Standard, 1, Math.PI / 180, 50, 0, 0);

직선(Lines)을 검출하기 위하여 Storage, lines를 선언하고 canny.HoughLines2()를 적용합니다.

canny를 계산을 위한 이미지로 사용햇기 때문에, 이 이미지에 HoughLines2()를 적용합니다. lines에 길이와 각도가 저장됩니다.

*.HoughLines2(메모리 저장소, 변환 방법, rho, theta, 임계값, 매개변수1, 매개변수2)입니다.

rho는 누산기의 거리 분해능입니다. theta는 누산기의 각도 분해능입니다. 단위는 라디안이므로 각도 단위로 입력합니다.

변환방법이 Standard이므로 매개변수의 값은 사용하지 않습니다.

변환방법
- HoughLinesMethod.Standard : rho와 theta 반환
- HoughLinesMethod.Probabilistic : 시작점과 끝점 반환
- HoughLinesMethod.MultiScale : 고전적 Hough Transform 방법, rho와 theta 반환
매개변수
- 매개변수1
  - Standard 사용 시 : 사용 안함
  - Probabilistic 사용 시 : 최소 선 길이
  - MultiScale 사용 시 : rho에 대한 약수
- 매개변수2
  - Standard 사용 시 : 사용 안함
  - Probabilistic 사용 시 : 최대 선 간격
  - MultiScale 사용 시 : theta에 대한 약수

Standard Code

for (int i = 0; i < Math.Min(lines.Total, 3); i++)
{
    CvLineSegmentPolar element = lines.GetSeqElem<CvLineSegmentPolar>(i).Value;

    float r = element.Rho;
    float theta = element.Theta;

    double a = Math.Cos(theta);
    double b = Math.Sin(theta);
    double x0 = r * a;
    double y0 = r * b;
    int scale = src.Size.Width + src.Size.Height;

    CvPoint pt1 = new CvPoint(Convert.ToInt32(x0 - scale * b), Convert.ToInt32(y0 + scale * a));
    CvPoint pt2 = new CvPoint(Convert.ToInt32(x0 + scale * b), Convert.ToInt32(y0 - scale * a));

    houline.Circle(new CvPoint((int)x0, (int)y0), 5, CvColor.Yellow, -1);
    houline.Line(pt1, pt2, CvColor.Red, 1, LineType.AntiAlias);
}

for문과 Math.Min(lines.Total, 3)은 lines의 값이 3보다 낮은 값만 사용하게끔 하여 반복합니다.

Math.Min()에서 3보다 높아질 경우, 더 많은 선들을 검출합니다.

element를 선언하고, 검출된 선의 거리와 각도를 가져옵니다.

먼저, HoughLines의 검출 방법은 모든 점들을 직선의 방정식을 만듭니다.

이 직선의 방정식이 교차하는 점이 가장 많은 점을 기준으로 직선으로 판별합니다. 이 방법을 기준으로 선을 검출합니다.

검출된 선의 그래프는 위와 같습니다.

거리(r)는 element.Rho을 의미하며, 각도(theta)는 element.Theta를 의미합니다.

좌표를 찾기 위하여 수식을 만듭니다. x와 y는 위와 같습니다.

양변에 각각 cosΘ와 sinΘ 곱합니다.

두 식을 더하여 r에 대해 정리합니다.

r에 대한 함수는 위와 같이 얻을 수 있습니다.

x0와 y0는 위 식을 사용합니다.

x0와 y0는 위 그래프의 지점에 위치하며 이에 따른 직선을 그리기 위하여 scale 만큼 범위를 띄웁니다.

scale은 적절한 값으로 조정하시면됩니다.

위와 같이 pt1과 pt2를 구해진 지점에서 각도와 스케일을 이용하여 검출된 직선을 표시할 수 있습니다.

검출된 지점은 결과에서 노란원으로 확인할 수 있습니다.

Probabilistic Code

for (int i = 0; i < lines.Total; i++)
{
    CvLineSegmentPoint element = lines.GetSeqElem<CvLineSegmentPoint>(i).Value;
    houline.Line(element.P1, element.P2, CvColor.Yellow, 1, LineType.AntiAlias);
}