OpenCV3.0 Examples学习笔记（12）-houghlines.cpp-通过HoughLinesP函数实现直线检测

这个系列的目的是通过对OpenCV示例，进一步了解OpenCV函数的使用，不涉及具体原理。

目录
简介
Example运行截图
Example分析
Example代码

简介

本文记录了对OpenCV示例houghlines.cpp的分析。
资料地址：http://docs.opencv.org/3.0.0/d2/d7b/houghlines_8cpp-example.html

这个示例主要演示了如何使用HoughLinesP对图像进行直线检测。

示例涉及到HoughLinesP。

HoughLinesP HoughLinesP函数就是利用概率霍夫变换来检测直线的。它的一般步骤为： 1、随机抽取图像中的一个特征点，即边缘点，如果该点已经被标定为是某一条直线上的点，则继续在剩下的边缘点中随机抽取一个边缘点，直到所有边缘点都抽取完了为止； 2、对该点进行霍夫变换，并进行累加和计算； 3、选取在霍夫空间内值最大的点，如果该点大于阈值的，则进行步骤4，否则回到步骤1； 4、根据霍夫变换得到的最大值，从该点出发，沿着直线的方向位移，从而找到直线的两个端点； 5、计算直线的长度，如果大于某个阈值，则被认为是好的直线输出，回到步骤1。    函数原型： void HoughLinesP(InputArray image,OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0,double maxLineGap=0 ) 参数说明： image：输入图像，要求是8位单通道图像 lines：输出的直线向量，每条线用4个元素表示，即直线的两个端点的4个坐标值 rho和theta：分别为距离和角度的分辨率 threshold：阈值，即步骤3中的阈值 minLineLength：最小直线长度，在步骤5中要用到，即如果小于该值，则不被认为是一条直线 maxLineGap：最大直线间隙，在步骤4中要用到，即如果有两条线段是在一条直线上，但它们之间因为有间隙，所以被认为是两个线段，如果这个间隙大于该值，则被认为是两条线段，否则是一条。  PS:以上描述摘至参考资料1.《Opencv2.4.9源码分析——HoughLinesP》

Example截图

原图	效果图

Example分析
1.从命令行参数加载图像

const string filename = argc >= 2 ? argv[1] : "../data/pic1.png";

    Mat src = imread(filename, IMREAD_GRAYSCALE);
    if (src.empty())
    {
        help();
        cout << "can not open " << filename << endl;
        return -1;
    }

2.使用Canny函数对图像进行边缘检测

Mat mask;
    cv::Canny(src, mask, 100, 200, 3);

注意：
Canny函数返回的图像为灰度图像，背景为黑色，前景为白色（OpenCV中所谓的二值化的灰度图，虽然还是灰度图）
关于Canny函数的使用可以参考：OpenCV3.0 Examples学习笔记（6）-edge.cpp

3.创建显示检测效果的目标图像

Mat dst_cpu;
    cv::cvtColor(mask, dst_cpu, COLOR_GRAY2BGR);

4.使用HoughLinesP对图像进行直线检测

vector<Vec4i> lines_cpu;
    {
        const int64 start = getTickCount();

        cv::HoughLinesP(mask, lines_cpu, 1, CV_PI / 180, 50, 60, 5);

        const double timeSec = (getTickCount() - start) / getTickFrequency();
        cout << "CPU Time : " << timeSec * 1000 << " ms" << endl;
        cout << "CPU Found : " << lines_cpu.size() << endl;
    }

注意：
（1）这里使用getTickCount检测算法运行时间；

5.在目标图像上绘制直线检测结果

for (size_t i = 0; i < lines_cpu.size(); ++i)
    {
        Vec4i l = lines_cpu[i];
        line(dst_cpu, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(0, 0, 255), 3, LINE_AA);
    }

6.显示源图像和直线检测的结果图像

imshow("source", src);
    imshow("detected lines [CPU]", dst_cpu);

Example代码

#include <cmath>
#include <iostream>

#include "opencv2/core.hpp"
#include <opencv2/core/utility.hpp>
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/cudaimgproc.hpp"

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::cuda;

static void help()
{
cout << "This program demonstrates line finding with the Hough transform." << endl;
cout << "Usage:" << endl;
cout << "./gpu-example-houghlines <image_name>, Default is ../data/pic1.png\n" << endl;
}

int main(int argc, const char* argv[])
{
const string filename = argc >= 2 ? argv[1] : "../data/pic1.png";

Mat src = imread(filename, IMREAD_GRAYSCALE);
if (src.empty())
{
help();
cout << "can not open " << filename << endl;
return -1;
}

Mat mask;
cv::Canny(src, mask, 100, 200, 3);

Mat dst_cpu;
cv::cvtColor(mask, dst_cpu, COLOR_GRAY2BGR);
Mat dst_gpu = dst_cpu.clone();

vector<Vec4i> lines_cpu;
{
const int64 start = getTickCount();

cv::HoughLinesP(mask, lines_cpu, 1, CV_PI / 180, 50, 60, 5);

const double timeSec = (getTickCount() - start) / getTickFrequency();
cout << "CPU Time : " << timeSec * 1000 << " ms" << endl;
cout << "CPU Found : " << lines_cpu.size() << endl;
}

for (size_t i = 0; i < lines_cpu.size(); ++i)
{
Vec4i l = lines_cpu[i];
line(dst_cpu, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(0, 0, 255), 3, LINE_AA);
}

GpuMat d_src(mask);
GpuMat d_lines;
{
const int64 start = getTickCount();

Ptr<cuda::HoughSegmentDetector> hough = cuda::createHoughSegmentDetector(1.0f, (float) (CV_PI / 180.0f), 50, 5);

hough->detect(d_src, d_lines);

const double timeSec = (getTickCount() - start) / getTickFrequency();
cout << "GPU Time : " << timeSec * 1000 << " ms" << endl;
cout << "GPU Found : " << d_lines.cols << endl;
}
vector<Vec4i> lines_gpu;
if (!d_lines.empty())
{
lines_gpu.resize(d_lines.cols);
Mat h_lines(1, d_lines.cols, CV_32SC4, &lines_gpu[0]);
d_lines.download(h_lines);
}

for (size_t i = 0; i < lines_gpu.size(); ++i)
{
Vec4i l = lines_gpu[i];
line(dst_gpu, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(0, 0, 255), 3, LINE_AA);
}

imshow("source", src);
imshow("detected lines [CPU]", dst_cpu);
imshow("detected lines [GPU]", dst_gpu);
waitKey();

return 0;
}

参考资料:
1.《Opencv2.4.9源码分析——HoughLinesP》