读浅墨博客 十四 笔记

<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">hougn变换检测直线：</span>

C++: void HoughLines(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double srn=0, double stn=0 )

第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，即源图像，需为8位的单通道二进制图像，可以将任意的源图载入进来后由函数修改成此格式后，再填在这里。
第二个参数，InputArray类型的lines，经过调用HoughLines函数后储存了霍夫线变换检测到线条的输出矢量。每一条线由具有两个元素的矢量

表示，其中，

是离坐标原点((0,0)（也就是图像的左上角）的距离。

是弧度线条旋转角度（0~垂直线，π/2~水平线）。
第三个参数，double类型的rho，以像素为单位的距离精度。另一种形容方式是直线搜索时的进步尺寸的单位半径。PS:Latex中/rho就表示

。
第四个参数，double类型的theta，以弧度为单位的角度精度。另一种形容方式是直线搜索时的进步尺寸的单位角度。
第五个参数，int类型的threshold，累加平面的阈值参数，即识别某部分为图中的一条直线时它在累加平面中必须达到的值。大于阈值threshold的线段才可以被检测通过并返回到结果中。
第六个参数，double类型的srn，有默认值0。对于多尺度的霍夫变换，这是第三个参数进步尺寸rho的除数距离。粗略的累加器进步尺寸直接是第三个参数rho，而精确的累加器进步尺寸为rho/srn。
第七个参数，double类型的stn，有默认值0，对于多尺度霍夫变换，srn表示第四个参数进步尺寸的单位角度theta的除数距离。且如果srn和stn同时为0，就表示使用经典的霍夫变换。否则，这两个参数应该都为正数。

#include<iostream>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(){
Mat src = imread("lines.jpg");
Mat mid, dst;

Canny(src,mid,50,200,3);
cvtColor(mid,dst,CV_GRAY2BGR);

vector<Vec2f> lines;
HoughLines(mid,lines,1,CV_PI/180,150,0,0);

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));
pt1.x = cvRound(x0 - 1000 * (-b));
pt1.y = cvRound(y0 - 1000 * (a));

line(dst,pt1,pt2,Scalar(55,100,195),1,CV_AA);

}

imshow("原始图",src);
imshow("边缘检测后的图",mid);
imshow("效果图",dst);

waitKey(0);
return 0;

}