【Rayeager PX2分享】OpenCV入门之线段检测

线段检测主要运用Hough变换，Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。
在OpenCV编程中，实现线段检测主要使用cvHoughLines2函数。
函数原型：
CvSeq* cvHoughLines2(
  CvArr* image,
  void* line_storage,
  int method,
  double rho,
  double theta,
  int threshold,
  double param1=0, double param2=0
);


参数说明：
第一个参数表示输入图像，必须为二值图像（黑白图）。
第二个参数表示存储容器，可以传入CvMemStorage类型的指针。
第三个参数表示变换变量，可以取下面的值：
  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 是线段与原点 (0,0) 之间的距离，θ 线段与 x-轴之间的夹角。
  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。
  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。
第四个参数表示与象素相关单位的距离精度。
第五个参数表示弧度测量的角度精度。
第六个参数表示检测线段的最大条数，如果已经检测这么多条线段，函数返回。
第七个参数与第三个参数有关，其意义如下：
  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 ).
第八个参数与第三个参数有关，其意义如下：
  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线段上进行碎线段连接的最大间隔值(gap), 即当同一条线段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)。


示例程序：
hough.cpp


 #include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>


using namespace std;


int main (int argc, char **argv)  
{     
const char *pstrWindowsSrcTitle = "initial";
const char *pstrWindowsLineName = "hough";


IplImage *pSrcImage = cvLoadImage("hough.jpg", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);

IplImage *pGrayImage =  cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);  
cvCvtColor(pSrcImage, pGrayImage, CV_BGR2GRAY);


IplImage *pCannyImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);  
cvCanny(pGrayImage, pCannyImage, 30, 90);


CvMemStorage *pcvMStorage = cvCreateMemStorage();  
double fRho = 1;  
double fTheta = CV_PI / 180;  
int nMaxLineNumber = 50;//最多检测条直线
double fMinLineLen = 50;//最小线段长度
double fMinLineGap = 10;//最小线段间隔
CvSeq *pcvSeqLines = cvHoughLines2(pCannyImage, pcvMStorage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, fRho, fTheta, nMaxLineNumber, fMinLineLen, fMinLineGap);


IplImage *pColorImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 3);
cvCvtColor(pCannyImage, pColorImage, CV_GRAY2BGR);
int i;
for(i = 0; i < pcvSeqLines->total; i++)  
{  
CvPoint* line = (CvPoint*)cvGetSeqElem(pcvSeqLines, i);  
cvLine(pColorImage, line[0], line[1], CV_RGB(255,0,0), 2);
  }

cvNamedWindow(pstrWindowsSrcTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
cvShowImage(pstrWindowsSrcTitle, pSrcImage);  
cvNamedWindow(pstrWindowsLineName, CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
cvShowImage(pstrWindowsLineName, pColorImage);  
  
cvWaitKey(0);  
  
cvReleaseMemStorage(&pcvMStorage);  
cvDestroyWindow(pstrWindowsSrcTitle);  
cvDestroyWindow(pstrWindowsLineName);  
cvReleaseImage(&pSrcImage);  
cvReleaseImage(&pGrayImage);  
cvReleaseImage(&pCannyImage);  
cvReleaseImage(&pColorImage);  
return 0;  
}


makefile:


 INCLUDE = $(shell pkg-config --cflags opencv)  
LIBS = $(shell pkg-config --libs opencv)  
SOURCES = hough.cpp  
# 目标文件  
OBJECTS = $(SOURCES:.cpp=.o)  
# 可执行文件  
TARGET = hough  
$(TARGET):$(OBJECTS)  
g++ -o $(TARGET) $(OBJECTS) -I $(INCLUDE) $(LIBS)  
$(OBJECTS):$(SOURCES)  
g++ -c $(SOURCES)  
clean:  
rm $(OBJECTS) $(TARGET)  
# 编译规则 $@代表目标文件 $< 代表第一个依赖文件  
%.o:%.cpp  
g++ -I $(INCLUDE) -o $@ -c $<


所在文件夹上已有hough.jpg图片，make后执行./hough hough.jpg
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