OpenMV 是一款基于 MicroPython 的高端机器视觉模块，它内置了图像处理和机器视觉算法，可以实现各种先进的应用和项目。霍夫变换是图像处理中常用的一种方法，用于检测图像中的曲线、直线等几何形状。OpenMV 的霍夫变换可以用于拟合曲线，通过本文，我们将介绍它的基本原理及应用。 一、霍夫变换基本原理
霍夫变换的基本思想是将图像空间中的几何形状映射到参数空间中，然后在参数空间中寻共线点，从而确定几何形状的方程式。在霍夫变换中，一条曲线可以表示为参数空间中的一个点，而曲线上的每个点可以表示为参数空间中的一条曲线。
例如，在 xy 平面上，曲线 y = mx + b 可以表示为参数空间中的一条直线，其方程式为 b = -mx + c，其中 m 和 b 分别表示直线的斜率和截距，c 是常数。在参数空间中，每条直线都可以用 (m，b) 表示，而图像空间中每个点都可以表示为 (x，y)。因此，每个点所对应的直线都可以写成 b = -mx + xcosθ + ysinθ，其中 θ 表示直线的方向，从而对于每个点，我们可以在参数空间中绘制一条直线，每个点所对应的直线汇聚在某个位置就表示曲线存在。
二、OpenMV 中的霍夫变换
在 OpenMV 中，我们可以使用 HoughCircles() 和 HoughLinesP() 函数执行霍夫变换来拟合曲线。其中 HoughCircles() 函数用于拟合圆形，而 HoughLinesP() 函数用于拟合直线。
HoughCircles() 函数需要传入的参数包括图像、霍夫变换的方法、霍夫变换的分辨率、两个圆之间的最小距离、Canny 边缘检测的阈值、霍夫变换的阈值等。例如，我们可以使用以下代码来检测图像中所有的圆形：
```python import sensor, image, time
set() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) clock = time.clock()
while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot()
#执行霍夫变换拟合圆形 for c in img.find_circles(threshold=1000,min_r=5, max_r=100,
x_margin=10, y_margin=10): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0))
print(clock.fps()) ```
在这份代码中，我们调用了 find_circles() 方法，并传入了如下参数：
threshold：阈值，用于控制检测圆形的质量，较高的阈值可以过滤掉低质量的圆形。 min_r：最小半径。 max_r：最大半径。 x_margin 和 y_margin：限制检测到的圆形在图像边缘的位置。
另外，我们还使用了 draw_circle() 方法，用于在图像上画出圆形。
HoughLinesP() 函数是用于检测直线的，需要传入的参数包括图像、霍夫变换的方法、霍夫变换的分辨率、霍夫变换的阈值、最小直线长度、最大直线间隔等。例如，我们可以使用以下代码来绘制图像中的所有直线：
```python import sensor, image, time
set() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000) clock = time.clock()
while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot()
#执行霍夫变换拟合直线 for l in img.find_lines(threshold = 1000, theta_margin = 25, rho_margin = 25): img.draw_line(l.line(), color = (255, 0, 0))
print(clock.fps()) ```
在这份代码中，我们调用了 find_lines() 方法，并传入了如下参数：
threshold：阈值，用于控制检测线的质量，较高的阈值可以过滤掉低质量的线。 theta_margin 和 rho_margin：用于控制检测的直线与理想直线之间的最大角度和距离差。
三、OpenMV 中霍夫变换的应用
霍夫变换广泛应用于图像处理中，可以用于检测图像中的直线、圆形、梯形等几何形状。在 OpenMV 中，霍夫变换可以应用于以下场景：拟合直线
1.检测轮廓 OpenMV 中的 threshold() 方法可以用于将图像二值化，从而得到轮廓，霍夫变换则可以用于检测轮廓中的几何形状。
2.检测直线 OpenMV 中的 find_lines() 方法可以用于检测图像中的直线，通过霍夫变换，我们可以得到直线的斜率和截距，从而得到直线的方程式。
3.检测圆形 OpenMV 中的 find_circles() 方法可以用于检测图像中的圆形，通过霍夫变换，我们可以得到圆心和半径，从而得到圆形的方程式。
四、总结
霍夫变换是图像处理中的一种重要方法，通过将图像空间中的几何形状映射到参数空间中，然后在参数空间中寻共线点，从而确定几何形状的方程式。OpenMV 提供了 HoughCircles() 和 HoughLinesP() 函数，可以用于拟合圆形和直线，方便应用于各种机器视觉项目中。霍夫变换在图像处理领域有着广泛的应用，有很大的发展潜力。
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