opencv::霍夫变换-直线
霍夫直线变换介绍
Hough Line Transform用来做直线检测
前提条件 – 边缘检测已经完成
平面空间到极坐标空间转换
对于任意一条直线上的所有点来说,变换到极坐标中,从[0~360]空间,可以得到r的大小
属于同一条直线上点在极坐标空(r, theta)必然在一个点上有最强的信号出现,根据此反算到平面坐标中就可以得到直线上各点的像素坐标。从而得到直线.
标准的霍夫变换 cv::HoughLines从平面坐标转换到霍夫空间,最终输出是 表示极坐标空间
霍夫变换直线概率 cv::HoughLinesP最终输出是直线的两个点
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=; // 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=; // 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=; // 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=; // 最小直线长度
double maxLineGap=; // 最大间隔
)
int main(int argc, char** argv) {
Mat src, src_gray, dst;
src = imread(STRPAHT3);
if (!src.data) {
printf("could not load image...\n");
return -;
}
//边缘检测
Canny(src, src_gray, , );
//灰度
cvtColor(src_gray, dst, CV_GRAY2BGR);
/*
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;
//霍夫直线检测
HoughLinesP(src_gray, plines, , CV_PI / 180.0, , , );
Scalar color = Scalar(, , );
for (size_t i = ; i < plines.size(); i++) {
Vec4f hline = plines[i];
line(dst, Point(hline[], hline[]), Point(hline[], hline[]), color, , LINE_AA);
}
imshow("OUTPUT_TITLE", dst); waitKey();
return ;
}
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