霍夫（Hough）变换

题目：计算黑子之间的距离与白字之间的距离，得到两个最大值，运用直线画出连接两段距离最大的黑子和白子的直线，运用hough直线检验出棋盘的中本来的黑线，以不同颜色画出。

from cv2 import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import mathdef calDistance(img):cimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)cv2.imshow("cimg", cimg)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 进行霍夫圆检测，参数为：单通道图像（灰度图），检测方法，累加器分辨率与图像分辨率的反比，两圆的最小距离，# param1:用于处理边缘检测的梯度值方法, param2:累加器阈值, 最小半径，最大半径circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=100, param2=27, minRadius=10, maxRadius=50)MAX = 0for num in range(0, 10):  # white is 9, black is 10，最多循环10次就可以遍历所有圆count = num#print("num:{}".format(num))for i in circles[0, num:]:  # 获取圆心的坐标，从第num个开始，即每个圆都会和其他圆连接一次，测量距离#print("count:{}".format(count))if count is num:  # 当前是循环的开头时# lastPoint = (i[0], i[1])# 记录当前圆心作为标记点lastX = i[0]lastY = i[1]# print("last:")# print((lastX,lastY))else: # 循环的第二位开始，计算两圆心距离# newPoint = (i[0], i[1])# 当前圆心与标记点测距newX = i[0]newY = i[1]# print("new")# print((newX,newY))# 将计算分步，适度调节minus1 = lastX - newX  # 得到差值minus2 = lastY - newY  # 不能反写，会溢出# print(minus1)# print(minus2)part1 = math.pow(minus1, 2)  # 求平方part2 = math.pow(minus2, 2)dis = int(math.sqrt(part1 + part2))  # 开根号求两圆心距离# print(dis)# 如果当前两圆心距离dis大于最大距离，则替换最大距离MAXif dis > MAX:MAX = dis# 记录距离最大时的两点坐标，用于连线point1 = (newX,newY)point2 = (lastX,lastY)# 根据圆心坐标画圈，显示检测到的棋子cv2.circle(cimg, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)cv2.circle(cimg, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)count += 1print("MAX：{}".format(MAX))# 将最大距离的两个圆心连起来cv2.line(cimg,point1,point2,(0,0,255),3)cv2.imshow('cimg',cimg)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()readimg = cv2.imread('../image/weiqi.png', 0)  # 读取灰度图，用于下面的霍夫检测
blurimg = cv2.medianBlur(readimg, 5)
img = cv2.cvtColor(blurimg,cv2.COLOR_GRAY2BGR)  # 将灰度图转化为BGR原图，用于显示霍夫变换绘画直线的图像
img1 = cv2.threshold(blurimg,127,255,cv2.THRESH_TOZERO)[1]  # white - 9，二值化将黑棋子去除，只检测白棋子
img2 = cv2.threshold(blurimg,153,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)[1]  # black - 10，二值化将白棋子去除，只检测黑棋子
# 使用函数，计算最大圆心距离，并绘制出图像
calDistance(img1)
calDistance(img2)
edges = cv2.Canny(readimg,50,150,apertureSize=3)  # 通过边缘检测，使得图像更加分明，便于霍夫变换时绘画直线
cv2.imshow('edge',edges)
cv2.waitKey(0)
# 霍夫变换，cv2.HoughLines
lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,114)
# for  rho,theta  in  lines[0]:  # 此语句只能显示一条直线# 将霍夫变换检测到的直线全部绘画出来
for i in range(0,len(lines)):rho,theta = lines[i][0][0],lines[i][0][1]  # 获取直线的rho和theta角度# 线段的两端坐标求解，从极坐标转换a = np.cos(theta)b = np.sin(theta)x0 = a*rhoy0 = b*rhox1 = int(x0 + 1000*(-b))y1 = int(y0 + 1000*(a))x2 = int(x0 - 1000*(-b))y2 = int(y0 - 1000*(a))cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

实现效果：

原图：

求白棋子间的最大距离：

求黑棋子间的最大距离：

用直线绘出棋盘格子：

结语： 本题采用霍夫圆检测得到各个圆的信息，但是也可以通过模板匹配，得到每个圆的外接矩形的左上角坐标，进而得到各个圆的信息。

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