[OpenCV] 이미지 변환하기 - HoughLinesP() 사용

Visual Studio 2019 환경에서 OpenCV 4.9.0을 사용합니다. 확률적 허프 변환(Probabilistic Hough Transform, PHT)은 표준 허프 변환(Hough Transform)의 개선된 버전입니다.

PHT는 계산 효율성을 높이고 메모리 사용을 줄이기 위해, 랜덤하게 표본을 추출하여 직선을 검출하는 방법입니다. 특히, 많은 에지 포인트가 있는 복잡한 이미지에서 유용하며, 이를 통해 허프 변환의 결과로 나온 직선들의 수를 줄이고 더 의미 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

확률적 허프 변환의 주요 특징: 1. 랜덤 샘플링: 이미지에서 임의의 점들을 선택하여 허프 변환을 수행합니다.

이로 인해 계산량이 크게 줄어듭니다. 2. 더 적은 메모리 사용: 필요한 누적 배열의 크기가 작아집니다.

이는 더 빠른 계산과 메모리 사용량 감소로 이어집니다. 3. 선 세그먼트 검출: PHT는 무한 직선을 찾는 대신, 선 세그먼트(시작점과 끝점이 있는 직선)를 검출합니다.

이는...

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