OPENCV霍夫变换使用方法——边缘检测+霍夫变换求出图像中的直线

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <math.h>

int main(int argc, char** argv)
{
IplImage* src;
if( argc == 2 && (src=cvLoadImage(argv[1], 0))!= 0)
{
IplImage* dst = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1 );
IplImage* color_dst = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 3 );
CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);//存储检测到线段，当然可以是N*1的矩阵数列，如果

实际的直线数量多余N，那么最大可能数目的线段被返回
CvSeq* lines = 0;
int i;
IplImage* src1=cvCreateImage(cvSize(src->width,src->height),IPL_DEPTH_8U,1);

cvCvtColor(src, src1, CV_BGR2GRAY); //把src转换成灰度图像保存在src1中，注意进行边缘检测一定要

换成灰度图
cvCanny( src1, dst, 50, 200, 3 );//参数50，200的灰度变换

cvCvtColor( dst, color_dst, CV_GRAY2BGR );
#if 1
lines = cvHoughLines2( dst, storage, CV_HOUGH_STANDARD, 1, CV_PI/180, 150, 0, 0 );//标准霍夫变

换后两个参数为0，由于line_storage是内存空间，所以返回一个CvSeq序列结构的指针

for( i = 0; i < lines->total; i++ )
{
float* line = (float*)cvGetSeqElem(lines,i);//用GetSeqElem得到直线
float rho = line[0];
float theta = line[1];//对于SHT和MSHT(标准变换)这里line[0],line[1]是rho(与像素相关单位的距

离精度)和theta(弧度测量的角度精度)
CvPoint pt1, pt2;
double a = cos(theta), b = sin(theta);
if( fabs(a) < 0.001 )
{
pt1.x = pt2.x = cvRound(rho);
pt1.y = 0;
pt2.y = color_dst->height;
}
else if( fabs(b) < 0.001 )
{
pt1.y = pt2.y = cvRound(rho);
pt1.x = 0;
pt2.x = color_dst->width;
}
else
{
pt1.x = 0;
pt1.y = cvRound(rho/b);
pt2.x = cvRound(rho/a);
pt2.y = 0;
}
cvLine( color_dst, pt1, pt2, CV_RGB(255,0,0), 3, 8 );
}
#else
lines = cvHoughLines2( dst, storage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI/180, 80, 30, 10 );
for( i = 0; i < lines->total; i++ )
{
CvPoint* line = (CvPoint*)cvGetSeqElem(lines,i);
cvLine( color_dst, line[0], line[1], CV_RGB(255,0,0), 3, 8 );
}
#endif
cvNamedWindow( "Source", 1 );
cvShowImage( "Source", src );

cvNamedWindow( "Hough", 1 );
cvShowImage( "Hough", color_dst );

cvWaitKey(0);
}
}

line_storage 检测到的线段存储仓. 可以是内存存储仓 (此种情况下，一个线段序列在存储仓中被创建，并且由函数返回），或者是包含线段参数的特殊类型（见下面）的具有单行/单列的矩阵(CvMat*)。矩阵头为函数所修改，使得它的 cols/rows 将包含一组检测到的线段。如果 line_storage 是矩阵，而实际线段的数目超过矩阵尺寸，那么最大可能数目的线段被返回(线段没有按照长度、可信度或其它指标排序). method Hough 变换变量，是下面变量的其中之一：

CV_HOUGH_STANDARD - 传统或标准 Hough 变换. 每一个线段由两个浮点数 (ρ, θ) 表示，其中 ρ 是直线与原点 (0,0) 之间的距离，θ 线段与 x-轴之间的夹角。因此，矩阵类型必须是 CV_32FC2 type.

CV_HOUGH_PROBABILISTIC - 概率 Hough 变换(如果图像包含一些长的线性分割，则效率更高). 它返回线段分割而不是整个线段。每个分割用起点和终点来表示，所以矩阵（或创建的序列）类型是 CV_32SC4.

CV_HOUGH_MULTI_SCALE - 传统 Hough 变换的多尺度变种。线段的编码方式与 CV_HOUGH_STANDARD 的一致。

rho 与象素相关单位的距离精度 theta 弧度测量的角度精度 threshold 阈值参数。如果相应的累计值大于 threshold， 则函数返回的这个线段. param1 第一个方法相关的参数:

对传统 Hough 变换，不使用(0).

对概率 Hough 变换，它是最小线段长度.

对多尺度 Hough 变换，它是距离精度 rho 的分母 (大致的距离精度是 rho 而精确的应该是 rho / param1 ).

param2 第二个方法相关参数:

对传统 Hough 变换，不使用 (0).

对概率 Hough 变换，这个参数表示在同一条直线上进行碎线段连接的最大间隔值(gap), 即当同一条直线上的两条碎线段之间的间隔小于param2时，将其合二为一。

对多尺度 Hough 变换，它是角度精度 theta 的分母 (大致的角度精度是 theta 而精确的角度应该是 theta / param2).

函数 cvHoughLines2 实现了用于线段检测的不同 Hough 变换方法. Example. 用 Hough transform 检测线段