霍夫变换-直线

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

相关API：

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=0,//最小直线长度，小于这个长度则不被认为是直线
double maxLineGap=0//最大间隔，直线中断超过这么长，则不被认为是一条直线，可能为两条哈哈
)

//OpenCV3霍夫变换-直线
#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
	const char* file = "a.jpg";
	//读取图像
	Mat img = imread(file);
	//如果读取错误
	if (img.empty()) {
		cout << "img is null" << endl;
	}
	imshow("img", img);
	//转换色彩空间
	cvtColor(img, img, CV_BGR2GRAY);
	imshow("gray", img);
	//均值滤波-降噪声
	blur(img, img, Size(3, 3), Point(-1, -1), BORDER_DEFAULT);
	imshow("blur_img", img);
	//Canny边缘检测
	Canny(img, img, 50, 50 * 2, 3, false);
	//50为边缘检测相关因素值
	//50为低阈值
	//50*2为高阈值
	imshow("canny_img", img);
	//霍夫变换-直线
	vector<Vec4d>plines;//存放发现的点，每个元素有四个元素如[100,12,323,43]
	HoughLinesP(img, plines, 1, CV_PI / 180.0, 10, 0, 0);
	//把直线画上直线
	Mat newimg = imread(file);
	for (size_t i = 0; i < plines.size(); ++i) {
		line(newimg,Point( plines[i][0], plines[i][1]),Point( plines[i][2], plines[i][3]), Scalar(255, 0, 0), 5, 8);
	}
	imshow("img_line", newimg);
	waitKey(0);
	return 0;
}

OpenCV3霍夫变换检测直线_计算机视觉