Хау преобразование и преобразование Вероятностного Хью рода использовать тот же метод для обнаружения линий т.е. как вычислить г и теты значения. Разница исходит из набора граничных точек, которые используют алгоритмы. Вероятностный метод случайным образом отображает из множества всех краевых точек и использует их для обнаружения линий, где в качестве стандартной методики используются все точки ребер на изображении.
Теперь, чтобы ответить на ваш вопрос. В вероятностном методе мы берем любые две точки (x1, y1) и (x2, y2) из набора случайно выбранных точек ребра и вычисляем (a, b) с использованием этих уравнений.
у1 = х1 (а) + б
у2 = х2 (а) + б
(а, б) пара по существу, представляет собой линию, соединяющую точки (x1, y1) и (x2, y2). В коде мы поддерживаем связанный список, в котором хранятся эти пары (a, b) и значение счета, связанное с этой парой. Мы вычисляем значения (a, b) для всех возможных пар из выбранных краевых точек. Так как при вычислении (a, b) мы знаем, какие граничные точки использовались, мы можем сохранить эту информацию, которая позже сообщит нам точно, что способствовало каждой строке. Используя эту информацию, мы можем вычислить конечные точки каждой строки на изображении.
Ссылка: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/AV1011/macdonald.pdf
Я полагаю, что визуализация является обратной проекцией действительных голосов. – William
@ Виллиам, извините; Я не могу понять тебя по-настоящему. Не могли бы вы объяснить больше? –
Вы недостаточно учились. Код 4 документа OpenCV рассказывает о векторе строк с начальной и конечной точками. Не тета и р. – William