HoughLinesP函数（概率检测直线）

代码

1. 这个程序是用来做什么的?
   • 加载一幅图片
   • 对图片进行 标准霍夫线变换 或是 统计概率霍夫线变换.
   • 分别在两个窗口显示原图像和绘出检测到直线的图像.
2. 我们将要说明的例程能从 这里 下载。 一个更高级的版本 (能同时演示标准霍夫线变换和统计概率霍夫线变换并带有活动条来改变变换的阈值) 能从 这里 下载。

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#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
void help()
{
cout << "nThis program demonstrates line finding with the Hough transform.n"
"Usage:n"
"./houghlines <image_name>, Default is pic1.jpgn" << endl;
}
int main(int argc, char** argv)
{
const char* filename = argc >= 2 ? argv[1] : "pic1.jpg";
Mat src = imread(filename, 0);
if(src.empty())
{
help();
cout << "can not open " << filename << endl;
return -1;
}
Mat dst, cdst;
Canny(src, dst, 50, 200, 3);
cvtColor(dst, cdst, CV_GRAY2BGR);
#if 0

vector<Vec2f> lines;

HoughLines(dst, lines, 1, CV_PI/180, 100, 0, 0 );

for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ )

{

float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];

Point pt1, pt2;

double a = cos(theta), b = sin(theta);

double x0 = a*rho, y0 = b*rho;

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( cdst, pt1, pt2, Scalar(0,0,255), 3, CV_AA);

}
 #else

vector<Vec4i> lines;

HoughLinesP(dst, lines, 1, CV_PI/180, 50, 50, 10 );

for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ )

{

Vec4i l = lines[i];

line( cdst, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(0,0,255), 3, CV_AA);

}
 #endif
imshow("source", src);
imshow("detected lines", cdst);
waitKey();
return 0;
}

代码说明

1. 加载图片

   复制代码Mat src = imread(filename, 0); if(src.empty()) { help(); cout << "can not open " << filename << endl; return -1; }

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   Mat src = imread(filename, 0);
   if(src.empty())
   {
   help();
   cout << "can not open " << filename << endl;
   return -1;
   }

2. 用Canny算子对图像进行边缘检测

   复制代码Canny(src, dst, 50, 200, 3);

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   Canny(src, dst, 50, 200, 3);

   现在我们将要执行霍夫线变换. 我们将会说明怎样使用OpenCV的函数做到这一点:

3. 标准霍夫线变换

   1. 首先, 你要执行变换:

      复制代码vector<Vec2f> lines; HoughLines(dst, lines, 1, CV_PI/180, 100, 0, 0 );

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      vector<Vec2f> lines;
      HoughLines(dst, lines, 1, CV_PI/180, 100, 0, 0 );

      带有以下自变量:

      • dst: 边缘检测的输出图像. 它应该是个灰度图 (但事实上是个二值化图)
      • lines: 储存着检测到的直线的参数对  的容器 * rho : 参数极径  以像素值为单位的分辨率. 我们使用 1 像素.
      • theta: 参数极角  以弧度为单位的分辨率. 我们使用 1度 (即CV_PI/180)
      • threshold: 要”检测” 一条直线所需最少的的曲线交点
      • srn and stn: 参数默认为0. 查缺OpenCV参考文献来获取更多信息.

   2. 通过画出检测到的直线来显示结果.

      复制代码for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ ) { float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1]; Point pt1, pt2; double a = cos(theta), b = sin(theta); double x0 = a*rho, y0 = b*rho; 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( cdst, pt1, pt2, Scalar(0,0,255), 3, CV_AA); }

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      for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ )
      {
      float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];
      Point pt1, pt2;
      double a = cos(theta), b = sin(theta);
      double x0 = a*rho, y0 = b*rho;
      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( cdst, pt1, pt2, Scalar(0,0,255), 3, CV_AA);
      }

4. 统计概率霍夫线变换

   1. 首先, 你要执行变换:

      复制代码vector<Vec4i> lines; HoughLinesP(dst, lines, 1, CV_PI/180, 50, 50, 10 );

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      vector<Vec4i> lines;
      HoughLinesP(dst, lines, 1, CV_PI/180, 50, 50, 10 );

      带有以下自变量:

      • dst: 边缘检测的输出图像. 它应该是个灰度图 (但事实上是个二值化图) * lines: 储存着检测到的直线的参数对  的容器
      • rho : 参数极径  以像素值为单位的分辨率. 我们使用 1 像素.
      • theta: 参数极角  以弧度为单位的分辨率. 我们使用 1度 (即CV_PI/180)
      • threshold: 要”检测” 一条直线所需最少的的曲线交点 * minLinLength: 能组成一条直线的最少点的数量. 点数量不足的直线将被抛弃.
      • maxLineGap: 能被认为在一条直线上的亮点的最大距离.

   2. 通过画出检测到的直线来显示结果.

      复制代码for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ ) { Vec4i l = lines[i]; line( cdst, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(0,0,255), 3, CV_AA); }

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      for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ )
      {
      Vec4i l = lines[i];
      line( cdst, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(0,0,255), 3, CV_AA);
      }

5. 显示原始图像和检测到的直线:

   复制代码imshow("source", src); imshow("detected lines", cdst);

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   imshow("source", src);
   imshow("detected lines", cdst);

6. 等待用户按键推出程序

   复制代码waitKey();

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   waitKey();

结果

通过执行统计概率霍夫线变换我们能得到下面的结果:

当你使用滑动条来改变 阈值 的时候会观察到检测到线的数目的改变. 这是因为: 如果你设置了一个更大的阈值, 能检测到的线的数目将更少 (你需要更多的点来表示一条能检测到的直线).