ハフ変換での負のrho値はどうすればよいですか？ここ

Question

は、画像内の線のためhough accumulatorを作成するための私のコードです：

void hough_lines_acc(cv::Mat img_a_edges, std::vector<std::vector<int> > &hough_acc) { 
    for (size_t r = 0; r < img_a_edges.rows; r++) { 
    for (size_t c = 0; c < img_a_edges.cols; c++) { 
     int theta = static_cast<int> (std::atan2(r, c) * 180/M_PI); 
     int rho = static_cast<int> ((c * cos(theta)) + (r * sin(theta))); 
     if (theta < -90) theta = -90; 
     if (theta > 89) theta = 89; 

     ++hough_acc[abs(rho)][theta]; 
    } 
    } 

    cv::Mat img_mat(hough_acc.size(), hough_acc[0].size(), CV_8U); 

    std::cout << hough_acc.size() << " " << hough_acc[0].size() << std::endl; 
    for (size_t i = 0; i < hough_acc.size(); i++) { 
    for (size_t j = 0; j < hough_acc[0].size(); j++) { 
     img_mat.at<int> (i,j) = hough_acc[i][j]; 
    } 
    } 

    imwrite("../output/ps1-­2-­b-­1.png", img_mat); 
} 

thetaが-90 to 89によって異なります。私は負のrho値を得ています。今私は否定的な人を正の人で置き換えるだけですが、正解を得ていません。否定的なρに私は何をするのですか？答えを説明してください。

シータ=アークタンジェント（Y/X）
ロー= X * COS（シータ）の+ Y *罪（シータ）

編集コード：

bool hough_lines_acc(cv::Mat img_a_edges, std::vector<std::vector<int> > &hough_acc,\ 
    std::vector<double> thetas, std::vector<double> rhos, int rho_resolution, int theta_resolution) { 
    int img_w = img_a_edges.cols; 
    int img_h = img_a_edges.rows; 

    int max_votes = 0; 
    int min_votes = INT_MAX; 

    for (size_t r = 0; r < img_h; r++) { 
    for (size_t c = 0; c < img_w; c++) { 
     if(img_a_edges.at<int>(r, c) == 255) { 
     for (size_t i = 0; i < thetas.size(); i++) { 
      thetas[i] = (thetas[i] * M_PI/180); 
      double rho = ((c * cos(thetas[i])) + (r * sin(thetas[i]))); 
      int buff = ++hough_acc[static_cast<int>(abs(rho))][static_cast<int>(i)]; 

      if (buff > max_votes) { 
      max_votes = buff; 
      } 
      if (buff < min_votes) { 
      min_votes = buff; 
      } 
     } 
     } 
    } 
    } 

    double div = static_cast<double>(max_votes)/255; 
    int threshold = 10; 
    int possible_edge = round(static_cast<double>(max_votes)/div) - threshold; 

    props({ 
    {"max votes", max_votes}, 
    {"min votes", min_votes}, 
    {"scale", div} 
    }); 
    // needed for scaling intensity for contrast 
    // not sure if I am doing it correctly 
    for (size_t r = 0; r < hough_acc.size(); r++) { 
    for (size_t c = 0; c < hough_acc[0].size(); c++) { 
     double val = hough_acc[r][c]/div; 
     if (val < 0) { 
     val = 0; 
     } 

     hough_acc[r][c] = static_cast<int>(val); 
    } 
    } 


    cv::Mat img_mat = cv::Mat(hough_acc.size(), hough_acc[0].size(), CV_8UC1, cv::Scalar(0)); 

    for (size_t i = 0; i < hough_acc.size(); i++) { 
    for (size_t j = 0; j < hough_acc[0].size(); j++) { 
     img_mat.at<uint8_t> (i,j) = static_cast<uint8_t>(hough_acc[i][j]); 
    } 
    } 

    imwrite("../output/ps1-­2-­b-­1.png", img_mat); 
    return true; 
} 

まだ、正しい出力。ここのエラーは何ですか？ 2つの正の数の

Answer 1

にatan2 ...それが唯一のハフ変換のためにも、あなた0-90

の範囲を与えるべきである、あなたに否定的な角度を与えるべきではありません、私はあなたがいずれかにすべてが相対したいと思いますポイント（この場合は0,0）。私はあなたが実際にtheta = 90-atan2（r、c）を作りたいと思っています。

確かに、ちょうど "edge pt"ではなく、行方向をエンコードしなければならないと思っていました。つまり、私は各エッジポイントで、推測されたライン軌道の離散配列を提供し、それぞれのrhoとthetaを計算し、それらのすべてをアキュムレータに投げ入れる必要があると考えました。それは...あなたが何を計算しているのか分かりません。