1 、原理

直角坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化為極坐標(biāo)系

image.png

image.png

當(dāng)x0，y0為直線上一個固定的點，就會有r-θ的曲線圖

image.png

image.png

當(dāng)多個點的曲線在一起的時候

image.png

越多曲線交于一點也就意味著這個交點表示的直線由更多的點組成. 一般來說我們可以通過設(shè)置直線上點的 閾值 來定義多少條曲線交于一點我們才認(rèn)為 檢測 到了一條直線.通過相交到一個點來判斷是否在一條直線上

3 、整體代碼測試

cv::HoughLines(
InputArray src, // 輸入圖像，必須8-bit的灰度圖像
OutputArray lines, // 輸出的極坐標(biāo)來表示直線
double rho, // 生成極坐標(biāo)時候的像素掃描步長
double theta, //生成極坐標(biāo)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坐標(biāo)點才被看成是直線
double srn=0;// 是否應(yīng)用多尺度的霍夫變換，如果不是設(shè)置0表示經(jīng)典霍夫變換
double stn=0;//是否應(yīng)用多尺度的霍夫變換，如果不是設(shè)置0表示經(jīng)典霍夫變換
double min_theta=0; // 表示角度掃描范圍 0 ~180之間， 默認(rèn)即可
double max_theta=CV_PI
)

cv::HoughLinesP(
InputArray src, // 輸入圖像，必須8-bit的灰度圖像
OutputArray lines, // 輸出的極坐標(biāo)來表示直線
double rho, // 生成極坐標(biāo)時候的像素掃描步長
double theta, //生成極坐標(biāo)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坐標(biāo)點才被看成是直線
double minLineLength=0;// 最小直線長度
double maxLineGap=0;// 最大間隔
)

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>

using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
    Mat src, src_gray, dst, dst1;
    src = imread("D:\\21.png");
    if (!src.data) {
        printf("could not load image...\n");
        return -1;
    }

    char INPUT_TITLE[] = "input image";
    char OUTPUT_TITLE[] = "hough-line-detection";
    namedWindow(INPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    namedWindow(OUTPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow(INPUT_TITLE, src);
    cvtColor(src, src_gray, CV_BGR2GRAY); //
    //extract edge
    Canny(src_gray, dst,50, 200);//邊緣檢測
    cvtColor(dst, dst1, CV_GRAY2BGR);//色彩空間變化
    std::cout  << "...."<< dst.channels()<< endl;
    vector<Vec2f> lines;
    HoughLines(dst, lines, 1, CV_PI / 180, 150, 0, 0);
    std::cout << "...." << lines.size() << endl;
    for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++) {
        float rho = lines[i][0]; // 極坐標(biāo)中的r長度
        float theta = lines[i][1]; // 極坐標(biāo)中的角度
        Point pt1, pt2;
        double a = cos(theta), b = sin(theta);
        double x0 = a * rho, y0 = b * rho;
        // 轉(zhuǎn)換為平面坐標(biāo)的四個點
        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(dst1, pt1, pt2, Scalar(0, 0, 255), 1, CV_AA);
    }
    imshow(OUTPUT_TITLE, dst1);
    std::cout << "...." << "loopok" << endl;
    waitKey(0);
    return 0;
}

image.png