没有线检测的霍夫变换实现答案

【问题标题】：Hough transform implementation without line detection没有线检测的霍夫变换实现
【发布时间】：2019-10-24 10:41:49
【问题描述】：

令我惊讶的是，我似乎无法找到任何 Hough 变换算法的在线实现，如 here 所述。 Opencv使用霍夫变换实现了线检测器，但没有提供任何在没有线检测之后执行变换到霍夫空间的函数。

所以我自己实现了一个简单的版本，其中 seg_map 是一个包含 0 和 1 的 numpy 数组：

def hough_transform(seg_map):
   rho_step = 5
   phi_step = 20 * np.pi/180
   n_points_min = 2*rho_step
   diag_length = np.sqrt(seg_map.shape[0]**2 + seg_map.shape[1]**2)
   hough_map = np.zeros( (int(2*np.pi/phi_step),int(diag_length/rho_step)) )

   Y, X = np.where(seg_map>0)
   for x, y in zip(X, Y):
      theta = np.arctan2(y, x)
      r = np.sqrt(x**2+y**2)
      for i in range(hough_map.shape[0]):
          phi = i * phi_step - np.pi/2
          rho = r * np.cos(theta-phi)
          if rho>0:
              rho_discretized = int(rho/rho_step)
              hough_map[i, rho_discretized] += 1
   return hough_map

但是，它非常慢（对于我的输入，霍夫变换 + 线检测的 cv2 函数比我的霍夫变换算法快 200 倍）。

所以我实际上有两个问题：

我是否错过了一个现成的 python 算法来仅执行 Hough 变换而不进行线检测？我知道OpenCV版本的代码是开源的，但是是用C++实现的。
除了并行化或非 Python 实现之外，我的代码中是否存在效率低下且应该更改的内容？

【问题讨论】：

除了速度之外，部分问题在于它不能很好地处理垂直线。这是正确的想法，但累加器中的目标单元更好地计算为 theta 的函数，与像素位置无关

标签： python computer-vision computational-geometry hough-transform

【解决方案1】：

OpenCV 是开源的。请检查他们的代码，看看他们是如何实现的。如果需要，借用代码。网址在这里：https://github.com/opencv/opencv

【讨论】：

当然，但是 OpenCV 是用 C++ 实现的。我想我还不够清楚，所以我编辑了这个问题：我想要一个 Python 实现（它不会是 C++ 实现的包装器）
如果您查看文档，您会看到它包含 C++ 和 Python 的代码。在 OpenCV 文档中搜索线和圆的 Hough 列表。后者位于docs.opencv.org/4.1.1/dd/d1a/… 和docs.opencv.org/4.1.1/d4/d70/tutorial_hough_circle.html
@fmw42: 显然是用 C++ 实现的。
@fmw42，您分享的页面上的代码只是使用 OpenCV 函数的示例（您确实可以在 Python 中调用）。但这不是一个实现。
如果我要提供代码，我会发布答案。我向您展示了链接作为您可以找到文档的示例。你说没有。每种方法的 OpenCV 文档都显示了 C++ 和 Python 方法。

【解决方案2】：

你错过了scikit-image。它是 scipy 的补充，完全用于附加的基本转换和类似的。具体来说，hough_line 函数执行转换。你可以在这里找到一个例子：https://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/edges/plot_line_hough_transform.html。

如果您决定使用@lennik's advice，则标准 Hough 变换在此处用 C++ 实现：https://github.com/opencv/opencv/blob/3.4/modules/imgproc/src/hough.cpp#L163 (permalink)。它与 scikit 镜像中的一个 Cython 实现具有相同的功能：https://github.com/scikit-image/scikit-image/blob/v0.18.x/skimage/transform/_hough_transform.pyx#L245 (permalink)。

【讨论】：