前言

在上一章中描述了Canny邊緣檢測(cè)算子闷营，詳細(xì)描述可點(diǎn)擊查看(http://www.reibang.com/p/e25737f10a44)

目標(biāo)

本章中氛赐，將學(xué)習(xí)：

• 霍夫變化介紹
• 霍夫直線變化介紹
• 相關(guān)API學(xué)習(xí)
• 代碼演示

霍夫變化介紹

我們首先來(lái)了解一下霍夫變換是什么述么？霍夫 變換是一種特征檢測(cè)（feature extraction）籍琳，被廣泛應(yīng)用在圖像分析（image analysis）菲宴、計(jì)算機(jī)視覺(jué)（computer vision）以及數(shù)位影像處理（digital image processing）∏骷保霍夫變換是用來(lái)辨別找出物件中的特征喝峦，其流程大致如下：給定一個(gè)物件、要辨別的形狀的種類呜达，算法會(huì)在參數(shù)空間（paramerter space）中執(zhí)行投票來(lái)決定物體的形狀谣蠢，而這是累加空間（accumulator space）里的局部最大值（local maximum）來(lái)決定。我們常用的霍夫變換為這兩種：1查近、霍夫直線變換：在圖像中尋找直線眉踱；2、霍夫圓變換：在圖像中尋找圓霜威。

霍夫直線變化介紹

霍夫直線變換主要用于直線特征的檢測(cè)谈喳，其主要思想如下
1.將圖形中的點(diǎn)從空域坐標(biāo)（x,y）轉(zhuǎn)化為極坐標(biāo) x=ρcosθ，y=ρsinθ戈泼，R²=(ρcosθ)²+(ρsinθ)²
2.對(duì)極坐標(biāo)進(jìn)行變換婿禽，轉(zhuǎn)化為θ與R的關(guān)系

如圖所示

比如平面內(nèi)有三個(gè)點(diǎn)，怎樣判斷他們是不是再一條直線上呢

y=kx+b吆录，由于點(diǎn)是給定的窑滞，所以我們知道x和y的值，因此將k和b看成變量恢筝，映射到kb直角坐標(biāo)系中就可以如下表示

image

但是這種表示方法沒(méi)辦法表示垂直于x軸的直線（斜率k不存在）的情況哀卫，因此需要轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)中，如果三個(gè)點(diǎn)三個(gè)方程能解出固定的ρ和θ撬槽，則過(guò)三點(diǎn)存在一條直線

image

變換完極坐標(biāo)就是求解方程組的問(wèn)題此改；

霍夫變化介紹

OpenCV實(shí)現(xiàn)了兩種Hough線變換：
一個(gè)。標(biāo)準(zhǔn)Hough變換

• 標(biāo)準(zhǔn)的霍夫變換cv :: HoughLines從平面坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到霍夫空間侄柔，最終輸出的是(θ,rθ)表示極坐標(biāo)空間
  概率霍夫線變換
• 霍夫變換直線概率cv :: HoughLinesP共啃，最終輸出是直線的兩個(gè)點(diǎn)(x0,y0,x1,y1)

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(lái)表示直線暂题，經(jīng)過(guò)調(diào)用HoughLines函數(shù)后儲(chǔ)存了霍夫線變換檢測(cè)到線條的輸出矢量移剪。每一條線由具有兩個(gè)元素的矢量（ρ，θ）表示薪者，其中纵苛，ρ是離坐標(biāo)原點(diǎn)((0,0)（也就是圖像的左上角）的距離。 θ是弧度線條旋轉(zhuǎn)角度（0~ 垂直線言津，π/2~水平線）攻人。
double rho, // 生成極坐標(biāo)時(shí)候的像素掃描步長(zhǎng)，一般取值為 1 悬槽，不要大于圖像尺寸的一半
double theta, //生成極坐標(biāo)時(shí)候的角度步長(zhǎng)怀吻，一般取值CV_PI/180，即表示一度
int threshold, // 閾值初婆，只有獲得足夠交點(diǎn)的極坐標(biāo)點(diǎn)才被看成是直線
double srn=0;// 是否應(yīng)用多尺度的霍夫變換蓬坡，如果不是設(shè)置0表示經(jīng)典霍夫變換，多尺度表示的是使用圖像金字塔烟逊，即多尺度圖上進(jìn)行霍夫變換
double stn=0;//是否應(yīng)用多尺度的霍夫變換渣窜，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之間铺根， 默認(rèn)即可
double max_theta=CV_PI
) // 一般情況是有經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者使用宪躯，需要自己反變換到平面空間

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(lái)表示直線位迂，經(jīng)過(guò)調(diào)用HoughLinesP函數(shù)后后存儲(chǔ)了檢測(cè)到的線條的輸出矢量访雪，每一條線由具有四個(gè)元素的矢量(x_1,y_1, x_2, y_2） 表示详瑞，其中，(x_1, y_1)和(x_2, y_2) 是是每個(gè)檢測(cè)到的線段的結(jié)束點(diǎn)臣缀。
double rho, // 生成極坐標(biāo)時(shí)候的像素掃描步長(zhǎng)坝橡，一般取值為 1
double theta, //生成極坐標(biāo)時(shí)候的角度步長(zhǎng)，一般取值CV_PI/180精置，即表示一度
int threshold, // 閾值计寇，只有獲得足夠交點(diǎn)的極坐標(biāo)點(diǎn)才被看成是直線
double minLineLength=0;// 最小直線長(zhǎng)度，有默認(rèn)值0脂倦，表示最低線段的長(zhǎng)度番宁，比這個(gè)設(shè)定參數(shù)短的線段就不能被顯現(xiàn)出來(lái)。
double maxLineGap=0;// 最大間隔赖阻，有默認(rèn)值0蝶押，允許將同一行點(diǎn)與點(diǎn)之間連接起來(lái)的最大的距離。
)

代碼演示

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

using namespace std;
using namespace cv;

void main(int argc, char** argv)
{
    //1. 讀取圖像
    Mat src, canny, dst;
    src = imread("E:/Experiment/OpenCV/Pictures/LineTest.jpg");
    imshow("src", src);

    //2. 獲取邊緣
    Canny(src, canny, 100, 200);
    imshow("canny", canny);
    //3. 轉(zhuǎn)成彩色圖像
    cvtColor(canny, dst, CV_GRAY2BGR);//將二值圖轉(zhuǎn)換BGR彩色圖像火欧，這里重新創(chuàng)建一張空Mat也行
    //4. 霍夫變換檢測(cè)
    vector<Vec4f> plines;//保存霍夫變換檢測(cè)到的直線
    HoughLinesP(canny, plines, 1, CV_PI / 180, 10, 0, 10);//提取邊緣時(shí)棋电，會(huì)造成有些點(diǎn)不連續(xù)，所以maxLineGap設(shè)大點(diǎn)
    //5. 顯示檢測(cè)到的直線
    Scalar color = Scalar(0, 0, 255);//設(shè)置顏色
    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);//繪制直線
    }
    imshow("plines", dst);

    waitKey(0);
}

處理效果圖.png