霍夫变换-直线
前提条件 – 边缘检测已经完成
平面空间到极坐标空间转换
API
cv::HoughLines(
InputArray src, // 输入图像，必须8-bit的灰度图像
OutputArray lines, // 输出的极坐标来表示直线
double rho, // 生成极坐标时候的像素扫描步长
double theta, //生成极坐标时候的角度步长，一般取值CV_PI/180
int threshold, // 阈值，只有获得足够交点的极坐标点才被看成是直线
double srn=0;// 是否应用多尺度的霍夫变换，如果不是设置0表示经典霍夫变换
double stn=0;//是否应用多尺度的霍夫变换，如果不是设置0表示经典霍夫变换
double min_theta=0; // 表示角度扫描范围 0 ~180之间， 默认即可
double max_theta=CV_PI
) // 一般情况是有经验的开发者使用，需要自己反变换到平面空间
cv::HoughLinesP(
InputArray src, // 输入图像，必须8-bit的灰度图像
OutputArray lines, // 输出的极坐标来表示直线
double rho, // 生成极坐标时候的像素扫描步长
double theta, //生成极坐标时候的角度步长，一般取值CV_PI/180
int threshold, // 阈值，只有获得足够交点的极坐标点才被看成是直线
double minLineLength=0;// 最小直线长度
double maxLineGap=0;// 最大间隔
)
代码
Canny(src, src_gray, 150, 200); cvtColor(src_gray, dst, CV_GRAY2BGR); imshow("edge image", src_gray); vector<Vec2f> lines; HoughLines(src_gray, lines, 1, CV_PI / 180, 150, 0, 0); for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++) { float rho = lines[i][0]; // 极坐标中的r长度 float theta = lines[i][1]; // 极坐标中的角度 Point pt1, pt2; double a = cos(theta), b = sin(theta); double x0 = a*rho, y0 = b*rho; // 转换为平面坐标的四个点 pt1.x = cvRound(x0 + 1000 * (-b)); pt1.y = cvRound(y0 + 1000 * (a)); pt2.x = cvRound(x0 - 1000 * (-b)); pt2.y = cvRound(y0 - 1000 * (a)); line(dst, pt1, pt2, Scalar(0, 0, 255), 1, CV_AA); } /* vector<Vec4f> plines; HoughLinesP(src_gray, plines, 1, CV_PI / 180.0, 10, 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(OUTPUT_TITLE, dst);
