Hough变换(openCV的cvHoughLines2)

cvHoughLines2

功能：

利用Hough变换在二值图像中寻找直线。

函数原型：

　　 CvSeq* cvHonghLines2(CvArr* image,void* line_storage,int mehtod,double rho,

double theta,int threshold,double param1 =0,double param2 =0);

参数说明：

　　image

　　输入8-比特、单通道(二值)图像，当用CV_HOUGH_PROBABILISTIC方法检测的时候其内容会被函数改变。

　　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

　　以象素为单位的距离精度，一般取1

　　theta

　　以弧度为单位角度精度,一般取CV_PI/180

　　threshold

阈值参数。当在一条直线上的像素点数大于threshold时，才将该直线作为检测结果显示出来。该值越大，得到直线越少。

　　param1

　　对传统 Hough 变换，不使用(0).

　　对概率Hough变换，它是最小线段长度.即当线段长度大于param1时，才将该线段作为检测结果显示。与上一参数类似，不过上一参数为像素数，而该参数为线段长度。

　　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

　　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，将其合二为一条长直线。

　　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).

以下代码为OpenCV教程自带的代码：

#include<cv.h>#include <highgui.h>#include <math.h>int main(void){IplImage *src = cvLoadImage("D:\\xgmiao\\image\\1.jpg",0);if (src){IplImage *dst = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);IplImage *color_dst = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,3);CvMemStorage *storage = cvCreateMemStorage();CvSeq *lines = 0;int i ;cvCanny(src,dst,50,200,3);cvCvtColor(dst,color_dst,CV_GRAY2BGR);#if 0lines = cvHoughLines2(dst,storage,CV_HOUGH_STANDARD,1,CV_PI/180,150,0,0);for (i=0;i<lines->total;i++){float *line = (float *)cvGetSeqElem(lines,i);float rho = line[0];float theta = line[1];CvPoint pt1,pt2;double a = cos(theta);double 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),1,8);}#elselines = cvHoughLines2(dst,storage,CV_HOUGH_PROBABILISTIC,1,CV_PI/180,80,30,5);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),1,CV_AA);}#endifcvNamedWindow("Source");cvShowImage("Source",src);cvNamedWindow("Hough");cvShowImage("Hough",color_dst);cvWaitKey(0);cvReleaseImage(&src);cvReleaseImage(&dst);cvReleaseImage(&color_dst);cvReleaseMemStorage(&storage);cvDestroyAllWindows();return 1;}}

结果如下图：

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