Hough Line Transform 구현 원리에 대해서 다룹니다. 유튜브에서 사용한 코드입니다. import cv2 as cv import numpy as np import math import time img_original = cv.imread('square.jpg', cv.IMREAD_COLOR) img_gray = cv.cvtColor(img_original, cv.COLOR_BGR2GRAY) img_edge = cv.GaussianBlur(img_gray, (5, 5), 0, 0) img_edge = cv.Canny(img_edge, 50, 150, 3) height = img_edge.shape[0] width = img_edge.shape[1] tmp = min(height, width) ..

직선 y = mx + b을 매개변수식으로 바꾸면 r = xcosθ + ysinθ이다. 여기서 r은 원점으로부터 직선까지의 수직거리이며 θ는 이 직선과 수직인 직선과 x축 사이의 각도를 시계 반대방향으로 측정한 값이다. 좌표 (300,300)을 지나는 모든 직선에 대한 r과 θ를 구해서 극좌표계에 그려보면 사인곡선이 그려진다. 식 r = xcosθ + ysinθ에 좌표 (300,300)을 대입하고 θ를 0에서 180까지 증가시키면서 r값을 구한 결과이다. 좌표(100,100), (200,200), (300,300) 세 점을 지나는 모든 직선에 대한 r과 θ를 구하여 극좌표계에 그려보면 세 개의 사인곡선이 그려지는데 한 점에서 만나는 것을 확인할 수 있다. 교차점의 r,θ 값을 구하여 직선의 방정식으로 변환..