11. Hough Transform & Corners

Prepocessing

Gaussian Blur
Median blur
Morphological

noise input image일 경우 엣지를 찾을 수 없다.
-> smooth 시켜준다.
Canny edge detector

Hough Transform

Hough Transform for line
y-mx-c=0
(Dual 관계) 하나의 점을 지나는 모든 선은, 다른 그래프에서 하나의 선을 이루게 된다.

• 기울기가 무한대일 경우 교점을 찾기 힘들다.
  -> r = xcos()+ysin() 식을 사용
  -> r과 ()가 삼각함수의 형태로 표현된다.
  -> r은 이미지 사이즈 보다 작고, ()는 0~360이다.
  -> 무한대가 되지 않음, 항상 교점 찾을 수 있다.

• 삼각함수가 많아질수록 완벽한 교점을 찾을 수 없다.
  -> 구간을 나눠서 상자 속 삼각함수의 갯수를 센다. (Accumulator)
  -> 그것을 교점이라고 생각한다. (Voting)

구동 순서

1. 엣지 포인트 획득
   -> Gradient, Threshold
2. 선 후보 획득
   -> Voting, Accumulator
3. 마지막 선 고르기
   -> Non-Max Suppression, Local Maxima

• 못찾는 각도값이 생길 수 있다.

1. 그리드 사이즈 줄이기 : 계산량 증가
2. interpolation : 모르는 사잇값 추정

Hough Transform for circle
파라미터 세 개 (x,y,r)

Hough Transform for ellipse
파라미터 네 개 (x,y,a,b)

코드를 입력하세요

Motivation

• 키포인트 매칭 (파노라마)
• 낮밤 사진 매칭
• 3D 모델 건설

Corners

• window 를 상하좌우로 이동했을때 큰 차이 -> 코너다

Harris Corner Detector

: 코너 찾기

Taylor Series for 2D Functions
함수를 알때, 어떤 지점을 알기 위함
-> 기울기 계산해서 기울기만큼 이동하기

Ix, Iy : 각 축의 미분이미지, 둘 다 크면 행렬의 값이 커짐 -> 코너로 판단