Hough变换（仅供学习使用）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Hough变换（仅供学习使用）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、定义

Hough变换是一种用于在图像中检测直线、圆等形状的技术。Hough变换的基本思想是将图像空间中的点映射到参数空间中，形成一个参数空间图像，然后在参数空间中寻找明显的峰值，这些峰值对应于图像空间中的直线或圆。

在Hough变换中，直线的参数表示为两个变量：斜率和截距。对于圆，参数表示为圆心和半径。对于每个图像点，可以在参数空间中构建一个曲线或圆弧。这些曲线或圆弧在参数空间中相交的点表示在图像中可能存在的直线或圆。

Hough变换的优点是可以检测到在图像中存在的多条直线或多个圆。它对于噪声和图像中的部分遮挡也有一定的鲁棒性。缺点是需要大量的计算，并且对于复杂形状的检测效果不佳。

二、使用Hough变换提取树木胸径的步骤

数据预处理：对点云数据进行预处理，包括去噪、平滑、点云配准等操作，以便于后续的处理。
构建Hough空间：将点云数据映射到Hough空间中，构建以半径和圆心为参数的二维空间，对于每个点云，可以在Hough空间中构建一个以该点云为圆心的圆。
检测圆形特征：在Hough空间中寻找明显的圆形特征，这些特征对应于树木的圆形截面。可以通过设置合适的圆心和半径的阈值来筛选出合适的圆形特征。
计算胸径：对于每个圆形特征，计算其直径，即为树木的胸径。胸径可以通过直径大小来估计树木的大小和年龄。

需要注意的是，树木点云数据处理的过程中，点云的采集密度和质量会对提取结果产生影响，因此需要根据实际情况进行调整和优化。同时，由于点云数据量比较大，Hough变换需要进行大量的计算，因此需要采用优化算法和高性能计算设备来提高计算效率。

三、代码实现

1.Python代码

import open3d as o3d
import numpy as np

# 读取点云数据
pcd = o3d.io.read_point_cloud("tree.ply")

# 将点云数据转换为numpy数组
points = np.asarray(pcd.points)

# 构建Hough空间
hough_space = np.zeros((len(points), len(points)))
for i, point in enumerate(points):
    for j, other_point in enumerate(points):
        if i == j:
            continue
        # 计算点之间的距离
        distance = np.linalg.norm(point - other_point)
        # 将距离映射到Hough空间中
        hough_space[i][j] = distance

# 在Hough空间中寻找明显的圆形特征
# 设置阈值来筛选圆形特征
threshold = 0.5 * np.max(hough_space)
circles = []
for i in range(len(points)):
    for j in range(len(points)):
        if hough_space[i][j] > threshold:
            # 计算圆心和半径
            center = (points[i] + points[j]) / 2
            radius = hough_space[i][j] / 2
            # 将圆形特征加入列表
            circles.append((center, radius))

# 计算胸径
# 计算树木最短距离
min_distance = np.inf
for i, point in enumerate(points):
    for j, other_point in enumerate(points):
        if i == j:
            continue
        # 计算点之间的距离
        distance = np.linalg.norm(point - other_point)
        if distance < min_distance:
            min_distance = distance

# 计算树木胸径
diameter = min_distance * 0.8

2.C++代码

#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/median_filter.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/filters/passthrough.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/features/moment_of_inertia_estimation.h>
#include <pcl/common/transforms.h>
#include <pcl/registration/icp.h>

typedef pcl::PointXYZ PointT;
typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloudT;

int main(int argc, char **argv) {

    // 读取点云数据
    PointCloudT::Ptr cloud(new PointCloudT);
    pcl::io::loadPCDFile("tree.pcd", *cloud);

    // 对点云进行预处理
    pcl::MedianFilter<PointT> median_filter;
    median_filter.setInputCloud(cloud);
    median_filter.setWindowSize(5);
    median_filter.filter(*cloud);

    pcl::VoxelGrid<PointT> voxel_filter;
    voxel_filter.setInputCloud(cloud);
    voxel_filter.setLeafSize(0.02, 0.02, 0.02);
    voxel_filter.filter(*cloud);

    pcl::PassThrough<PointT> pass_filter;
    pass_filter.setInputCloud(cloud);
    pass_filter.setFilterFieldName("z");
    pass_filter.setFilterLimits(0.0, 2.0);
    pass_filter.filter(*cloud);

    // 使用Hough变换提取圆形特征
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr circle_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::MomentOfInertiaEstimation<PointT> feature_extractor;
    feature_extractor.setInputCloud(cloud);
    feature_extractor.compute();

    std::vector<float> moments;
    feature_extractor.getMomentOfInertia(moments);

    float min_distance = std::numeric_limits<float>::infinity();
    Eigen::Matrix3f rotation;
    Eigen::Vector3f centroid;
    feature_extractor.getEigenVectors(rotation);
    feature_extractor.getMassCenter(centroid);

    for (size_t i = 0; i < moments.size(); i++) {
        for (size_t j = i + 1; j < moments.size(); j++) {
            // 计算点之间的距离
            float distance = std::sqrt(moments[i] + moments[j]);
            if (distance < min_distance) {
                min_distance = distance;
            }
        }
    }

    // 计算树木胸径
    float diameter = min_distance * 0.8;

    return 0;
}

需要注意的是，以上代码只是实现了Hough变换的一部分，实际应用中还需要对Hough空间进行优化和圆形特征进行筛选，以获得更准确的树木胸径。同时，由于点云数据量比较大，Hough变换需要进行大量的计算，因此需要采用优化算法和高性能计算设备来提高计算效率。

四、该方法与RANSAC算法在提取树木胸径的异同和优缺点

Hough变换和RANSAC算法都是常用的计算机视觉和点云处理中用于特征提取和拟合的算法。它们都可以用来提取树木胸径，但在具体实现和应用中存在一些异同和优缺点。

相同点：

都可以用于提取树木胸径等圆形特征；
都可以在一定程度上对离群点进行鲁棒性检测和滤除；
都可以通过参数调整来控制拟合的准确性和计算效率。

不同点：

Hough变换是一种基于参数空间的算法，通过投票来寻找最佳拟合圆形，需要构建参数空间和选择阈值来判断圆形特征是否存在。而RANSAC算法是一种基于随机采样的迭代算法，通过最小化误差来拟合圆形，需要进行多次采样和迭代来找到最优解；
Hough变换对于噪点和局部遮挡较敏感，需要进行预处理和优化来提高鲁棒性和准确性。而RANSAC算法相对来说较为鲁棒，可以在一定程度上抵抗噪点和局部遮挡；
Hough变换在高维数据和大规模数据中的计算效率较低，需要采用优化算法和高性能计算设备来提高计算效率。而RANSAC算法相对来说计算效率较高，可以在较短时间内处理大规模数据。

优缺点：

Hough变换的优点是可以对点云进行分割、曲线拟合、圆形提取等操作，通过优化算法和参数调整可以提高算法的鲁棒性和准确性。缺点是在高维和大规模数据中计算效率较低，容易受到噪点和局部遮挡的影响。

RANSAC算法的优点是计算效率较高，在一定程度上可以抵抗噪点和局部遮挡。缺点是需要多次采样和迭代才能找到最优解，对于复杂的拟合问题可能需要更长的时间来处理。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-498250.html

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