霍夫直線變換介紹

Hough Line Transform用來做直線檢測
前提條件 – 邊緣檢測已經完成

平面空間到極座標空間轉換

對於任意一條直線上的所有點來說
變換到極座標中，從[0~360]空間，可以得到r的大小

屬於同一條直線上點在極座標空(r, theta)必然在一個點上有最強的訊號出現，根據此反算到平面座標中就可以得到直線上各點的畫素座標。從而得到直線

從平面座標變換到霍夫空間（極座標）

API：

標準的霍夫變換 cv::HoughLines從平面座標轉換到霍夫空間，最終輸出是      表示極座標空間

霍夫變換直線概率 cv::HoughLinesP最終輸出是直線的兩個點。

cv::HoughLines(
InputArray src, // 輸入影象，必須8-bit的灰度影象
OutputArray lines, // 輸出的極座標來表示直線
double rho, // 生成極座標時候的畫素掃描步長
double theta, //生成極座標時候的角度步長，一般取值CV_PI/180
int threshold, // 閾值，只有獲得足夠交點的極座標點才被看成是直線
double srn=0;// 是否應用多尺度的霍夫變換，如果不是設定0表示經典霍夫變換
double stn=0;//是否應用多尺度的霍夫變換，如果不是設定0表示經典霍夫變換
double min_theta=0; // 表示角度掃描範圍 0 ~180之間， 預設即可
double max_theta=CV_PI

) // 一般情況是有經驗的開發者使用，需要自己反變換到平面空間

cv::HoughLinesP(
InputArray src, // 輸入影象，必須8-bit的灰度影象
OutputArray lines, // 輸出的極座標來表示直線
double rho, // 生成極座標時候的畫素掃描步長
double theta, //生成極座標時候的角度步長，一般取值CV_PI/180
int threshold, // 閾值，只有獲得足夠交點的極座標點才被看成是直線
double minLineLength=0;// 最小直線長度
double maxLineGap=0;// 最大間隔

)

程式碼：

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;

Mat src, gray_src, dst;


int main()
{
	
	 src = imread("D:/opencvSRC/line2.jpg");
	if (!src.data) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input image", src);

	
	
	cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY);
	cvtColor(src, dst, CV_GRAY2BGR);
	Canny(src, gray_src, 150, 200);
	//cvtColor(gray_src, dst, CV_BGR2GRAY);
	imshow("iamge", gray_src);

	vector<Vec4f> plines;
	HoughLinesP(gray_src, plines, 1, CV_PI / 180, 10, 0.0, 10);
	Scalar color = Scalar(0, 0, 255);
	for (size_t i = 0; i < plines.size(); i++) {
		Vec4f hline = plines[i];
		line(dst, Point(hline[0], hline[1]), Point(hline[2], hline[3]), color, 3, LINE_AA);
	}
	imshow("iamge2", dst);

	waitKey(0);
	return 0;
}

 

效果：