Hough dönüşümü - Vikipedi
İçeriğe atla
Ana menü
Gezinti
  • Anasayfa
  • Hakkımızda
  • İçindekiler
  • Rastgele madde
  • Seçkin içerik
  • Yakınımdakiler
Katılım
  • Deneme tahtası
  • Köy çeşmesi
  • Son değişiklikler
  • Dosya yükle
  • Topluluk portalı
  • Wikimedia dükkânı
  • Yardım
  • Özel sayfalar
Vikipedi Özgür Ansiklopedi
Ara
  • Bağış yapın
  • Hesap oluştur
  • Oturum aç
  • Bağış yapın
  • Hesap oluştur
  • Oturum aç

İçindekiler

  • Giriş
  • 1 Hough Dönüşümü ile daire tespiti
    • 1.1 Hough Transform Accumulator
    • 1.2 Hough Tramsform Daire Tespit Algoritması
    • 1.3 Oylama Algoritması
  • 2 Notlar

Hough dönüşümü

  • العربية
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • English
  • Español
  • فارسی
  • Français
  • עברית
  • İtaliano
  • 日本語
  • 한국어
  • Polski
  • Português
  • Русский
  • Simple English
  • Slovenčina
  • Українська
  • 中文
Bağlantıları değiştir
  • Madde
  • Tartışma
  • Oku
  • Değiştir
  • Kaynağı değiştir
  • Geçmişi gör
Araçlar
Eylemler
  • Oku
  • Değiştir
  • Kaynağı değiştir
  • Geçmişi gör
Genel
  • Sayfaya bağlantılar
  • İlgili değişiklikler
  • Kalıcı bağlantı
  • Sayfa bilgisi
  • Bu sayfayı kaynak göster
  • Kısaltılmış URL'yi al
  • Karekodu indir
Yazdır/dışa aktar
  • Bir kitap oluştur
  • PDF olarak indir
  • Basılmaya uygun görünüm
Diğer projelerde
  • Wikimedia Commons
  • Vikiveri ögesi
Görünüm
Vikipedi, özgür ansiklopedi

Paul Hough tarafından patenti alınmış ve sonrasında Richard Duda[1] ve Peter Hart tarafından geliştirilmiş olan Hough Dönüşümü, görüntülerdeki doğru ve daireleri tespit etmeyi kolaylaştıran, bilgisayarda görme ve görüntü işleme alanlarında kullanılan algoritmalar bütünüdür. Bu algoritmalar basit bir oylama mantığıyla çalışmaktadır. Dana H. Ballard,[2] daha farklı nesne çıkarımlarında kullanabilmek için 1981 yılında, Hough Dönüşümü için daha genel bir algoritma ortaya koymuştur.

Hough Dönüşümü ile daire tespiti

[değiştir | kaynağı değiştir]

Daire denklemi aşağıdaki denklemde belirtilmektedir.

( x − a ) 2 + ( y − b ) 2 = r 2 {\displaystyle (x-a)^{2}+(y-b)^{2}=r^{2}} {\displaystyle (x-a)^{2}+(y-b)^{2}=r^{2}}

Burada merkezi M(a,b) olan r yarıçaplı daire denklemi belirtilmektedir.

Hough Transform algoritmasında ise dairenin polar coordinat sistemindeki denklemi kullanılmaktadır.

Dairenin kutupsal koordinatları:

a = x − r × c o s ( θ ) {\displaystyle a=x-r\times cos(\theta )} {\displaystyle a=x-r\times cos(\theta )}

b = y − r × s i n ( θ ) {\displaystyle b=y-r\times sin(\theta )} {\displaystyle b=y-r\times sin(\theta )}

Merkezi M(a,b) olan ve r yarıçaplı dairenin polar coordinat denklemi yukarıda belirtilmektedir.

Hough Transform Accumulator

[değiştir | kaynağı değiştir]

Daireyi tespit ederken İki boyutlu uzaydan Hough Space (Hough Uzayı) 'na geçiş yapmamız gerekiyor.

Haugh Uzayını 3 boyutlu Accumulator[3] [a,b,r] olarak belirtelim.

Hough uzayını 3 boyutlu bir dizi ile belirtebiliriz.

A[a,b,r] dizisi için

a : merkez x koordinatı, b : merkez y koordinatı, r : radius(yarıçap)

Hough Tramsform Daire Tespit Algoritması

[değiştir | kaynağı değiştir]
  1. Hough Transform uzayı için oluşturduğumuz Accumulator A[a,b,r] dizisinin tüm elemanlarına başlangıçta 0 atanmalı. Her A[a,b,r ] = 0
  2. Alınan sahne üzerinde (image, frame ) öncelikle filtreleme operatörleri çalıştırılmalıdır.
  3. Sırasıyla Gaussian Bluring, cvtGrayScale (griye çevirme ), Canny Edge Detector operatörleri alınan frame üzerinde uygulanmalıdır.
  4. Her pixel için yukarıda belirtilen polar koordinat denklemleri kullanılarak oluşabilecek daireleri merkez ve yarıçapları hesaplanmalıdır.
  5. Her pixel aşağıda belirtilen oylama algoritması ile oluşturabileceği daireler oylanmalıdır.
  6. Oylanan pixeller için Accumulator A da en fazla oy alan pixeller belirlenen sınırdan fazla oy alanlar ile Hough Transform uzayı belirtilebilir.
  7. En fazla oy alan accumulatorde tespit edilmek istenilen dairenin merkez noktasını koordinatları ve yarıçapı bulunmaktadır.
  8. En fazla oy alan daire çizdirilir.

Aşağıda oylama algoritması belirtilmektedir.

Oylama Algoritması

[değiştir | kaynağı değiştir]
For pixel(x,y)
  For radius r = 10 to r = 60 //olası yarıçaplar
    For theta θ = 0 to 360 // θ radiana çevrilmeli 
         a=x-r\times cos(θ)  //merkez koordinatları
         b=y-r\times sin(θ)  //merkez koordinatları 
         A[a,b,r] +=1; //oylama işlemi
     end
   end
end

Notlar

[değiştir | kaynağı değiştir]
  1. ^ "Richard O. Duda". Hough Dönüşümü. Wikipedia. 9 Eylül 2021. 22 Mart 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Eylül 2021. 
  2. ^ "Dana H. Ballard". Wikipedia. 9 Eylül 2021. 9 Mayıs 2013 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Eylül 2021. 
  3. ^ "Akümülatör". Wikipedia. 9 Eylül 2021. 13 Eylül 2006 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Eylül 2021. 
"https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Hough_dönüşümü&oldid=33944201" sayfasından alınmıştır
Kategoriler:
  • Bilgisayar
  • Algoritmalar
  • Sayfa en son 20.20, 4 Ekim 2024 tarihinde değiştirildi.
  • Metin Creative Commons Atıf-AynıLisanslaPaylaş Lisansı altındadır ve ek koşullar uygulanabilir. Bu siteyi kullanarak Kullanım Şartlarını ve Gizlilik Politikasını kabul etmiş olursunuz.
    Vikipedi® (ve Wikipedia®) kâr amacı gütmeyen kuruluş olan Wikimedia Foundation, Inc. tescilli markasıdır.
  • Gizlilik politikası
  • Vikipedi hakkında
  • Sorumluluk reddi
  • Davranış Kuralları
  • Geliştiriciler
  • İstatistikler
  • Çerez politikası
  • Mobil görünüm
  • Wikimedia Foundation
  • Powered by MediaWiki
Hough dönüşümü
Konu ekle