OpenCV：十七、霍夫变换 - 直线检测

前言

在上一章中描述了Canny边缘检测算子，详细描述可点击查看(https://www.jianshu.com/p/e25737f10a44)

目标

本章中，将学习：

• 霍夫变化介绍
• 霍夫直线变化介绍
• 相关API学习
• 代码演示

霍夫变化介绍

我们首先来了解一下霍夫变换是什么？霍夫 变换是一种特征检测（feature extraction），被广泛应用在图像分析（image analysis）、计算机视觉（computer vision）以及数位影像处理（digital image processing）。霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征，其流程大致如下：给定一个物件、要辨别的形状的种类，算法会在参数空间（paramerter space）中执行投票来决定物体的形状，而这是累加空间（accumulator space）里的局部最大值（local maximum）来决定。我们常用的霍夫变换为这两种：1、霍夫直线变换：在图像中寻找直线；2、霍夫圆变换：在图像中寻找圆。

霍夫直线变化介绍

霍夫直线变换主要用于直线特征的检测，其主要思想如下
1.将图形中的点从空域坐标（x,y）转化为极坐标 x=ρcosθ，y=ρsinθ，R²=(ρcosθ)²+(ρsinθ)²
2.对极坐标进行变换，转化为θ与R的关系

如图所示

在这两个三角形中，直线上任意一个点通过R=xcosθ+ysinθ都可以求得直线到原点距离，且只要点在直线上，R值就是固定不变的，所以直线在极坐标中的表达式得以确定

比如平面内有三个点，怎样判断他们是不是再一条直线上呢

y=kx+b，由于点是给定的，所以我们知道x和y的值，因此将k和b看成变量，映射到kb直角坐标系中就可以如下表示

image

但是这种表示方法没办法表示垂直于x轴的直线（斜率k不存在）的情况，因此需要转换到极坐标中，如果三个点三个方程能解出固定的ρ和θ，则过三点存在一条直线

image

变换完极坐标就是求解方程组的问题；

霍夫变化介绍

OpenCV实现了两种Hough线变换：
一个。标准Hough变换

• 标准的霍夫变换cv :: HoughLines从平面坐标转换到霍夫空间，最终输出的是(θ,rθ)表示极坐标空间
  概率霍夫线变换
• 霍夫变换直线概率cv :: HoughLinesP，最终输出是直线的两个点(x0,y0,x1,y1)

cv::HoughLines(
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，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（ρ，θ）表示，其中，ρ是离坐标原点((0,0)（也就是图像的左上角）的距离。 θ是弧度线条旋转角度（0~ 垂直线，π/2~水平线）。
double rho, // 生成极坐标时候的像素扫描步长，一般取值为 1 ，不要大于图像尺寸的一半
double theta, //生成极坐标时候的角度步长，一般取值CV_PI/180，即表示一度
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 srn=0;// 是否应用多尺度的霍夫变换，如果不是设置0表示经典霍夫变换，多尺度表示的是使用图像金字塔，即多尺度图上进行霍夫变换
double stn=0;//是否应用多尺度的霍夫变换，如果不是设置0表示经典霍夫变换
double min_theta=0; // 表示角度扫描范围 0 ~180之间， 默认即可
double max_theta=CV_PI
) // 一般情况是有经验的开发者使用，需要自己反变换到平面空间

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，经过调用HoughLinesP函数后后存储了检测到的线条的输出矢量，每一条线由具有四个元素的矢量(x_1,y_1, x_2, y_2） 表示，其中，(x_1, y_1)和(x_2, y_2) 是是每个检测到的线段的结束点。
double rho, // 生成极坐标时候的像素扫描步长，一般取值为 1
double theta, //生成极坐标时候的角度步长，一般取值CV_PI/180，即表示一度
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，有默认值0，表示最低线段的长度，比这个设定参数短的线段就不能被显现出来。
double maxLineGap=0;// 最大间隔，有默认值0，允许将同一行点与点之间连接起来的最大的距离。
)

代码演示

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

using namespace std;
using namespace cv;

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

    //2. 获取边缘
    Canny(src, canny, 100, 200);
    imshow("canny", canny);
    //3. 转成彩色图像
    cvtColor(canny, dst, CV_GRAY2BGR);//将二值图转换BGR彩色图像，这里重新创建一张空Mat也行
    //4. 霍夫变换检测
    vector<Vec4f> plines;//保存霍夫变换检测到的直线
    HoughLinesP(canny, plines, 1, CV_PI / 180, 10, 0, 10);//提取边缘时，会造成有些点不连续，所以maxLineGap设大点
    //5. 显示检测到的直线
    Scalar color = Scalar(0, 0, 255);//设置颜色
    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);//绘制直线
    }
    imshow("plines", dst);

    waitKey(0);
}

处理效果图.png