OpenCV利用霍夫變換進行直線檢測

2020-05-23 13:21:47

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供稿：網友

本文實例為大家分享了OpenCV利用霍夫變換進行直線檢測的具體代碼，供大家參考，具體內容如下

1.最簡單的霍夫變換是在圖像中識別直線。在平面直角坐標系(x-y)中，一條直線可以用下式表示：y=kx+b。

這表示參數(shù)平面(k-b)中的一條直線。因此，圖像中的一個點對應參數(shù)平面中的一條直線，圖像中的一條直線對應參數(shù)平面中的一個點。對圖像上所有的點作霍夫變換，最終所要檢測的直線對應的一定是參數(shù)平面中直線相交最多的那個點。這樣就在圖像中檢測出了直線。在實際應用中，直線通常采用參數(shù)方程：p=x/cos/theta+y/sin/theta。

Opencv里有以下函數(shù)檢測直線（最基本的霍夫變換）：

void HoughLines(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double srn=0, double stn=0 )

具體用法看代碼就知道了：（現(xiàn)在版本的OpenCV使用函數(shù)cvHoughLines2）

#include "opencv2/opencv.hpp"#define PI 3.1415926 int main(int argc, char *argv[]){ cv::Mat image = cv::imread ("road.jpg"); cv::Mat result; cv::cvtColor (image,result,CV_BGRA2GRAY); cv::Mat contours; cv::Canny (result,contours,125,350); //邊緣檢測 std::vector<cv::Vec2f> lines; /*霍夫變換,獲得一組極坐標參數(shù)（rho，theta）,每一對對應一條直線，保存到lines  第3,4個參數(shù)表示在（rho，theta)坐標系里橫縱坐標的最小單位，即步長*/ cv::HoughLines (contours,lines,1,PI/180,80); std::vector<cv::Vec2f>::const_iterator iter = lines.begin (); std::cout<<lines.size ()<<std::endl; while(iter != lines.end()) {  float rho = (*iter)[0];  float theta = (*iter)[1];  if(theta<PI/4.||theta>3.*PI/4) { //畫交點在上下兩邊的直線   cv::Point pt1(rho/cos(theta),0);   cv::Point pt2((rho-result.rows*sin(theta))/cos(theta),result.rows);   cv::line(image,pt1,pt2,cv::Scalar(255),1);  }  else   { //畫交點在左右兩邊的直線   cv::Point pt1(0,rho/sin(theta));   cv::Point pt2(result.cols,(rho-result.cols*cos(theta)/sin(theta)));   cv::line(image,pt1,pt2,cv::Scalar(255),1);  }  ++iter; } cv::namedWindow ("hough"); cv::imshow("hough",image); cv::waitKey (0);}

測試結果如下：

OpenCV,霍夫變換,直線檢測

2.可以看出，上面的直線檢測存在以下問題：

1）只能檢測出線段所在的直線，而不知道具體線段位置，也不知道線段長度；

2）同一直線可能檢測出多條直線；

3）偶然地也可能誤判段直線。

針對這些問題，opencv有那么一個函數(shù)：（現(xiàn)在版本的OpenCV使用同一個函數(shù)cvHoughLines2）

void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, dou-
ble minLineLength=0, double maxLineGap=0)

這個方法是通過概率霍夫變換實現(xiàn)的：

1）隨機獲取邊緣圖片上的前景點，映射到級坐標系畫曲線；

2）當極坐標系里面有交點達到最小投票數(shù)，將該點對應x-y坐標系的直線L找出來；

3）搜索邊緣圖片上前景點，在直線L上的點（且點與點之間距離小于maxLineGap的）連成線段，然后這些點全部刪除，并且記錄該線段的參數(shù)，就是起始點和終止點。（當然這里線段長度要滿足最小長度的，否則就不用記錄了）

4）重復1），2），3）

其使用方法見代碼:

#include "opencv2/opencv.hpp"#define PI 3.1415926 class LineFinder{private:  std::vector<cv::Vec4i> lines; // 直線對應的點參數(shù)向量  double deltaRho; //步長  double deltaTheta;  int minVote; // 判斷是直線的最小投票數(shù)  double minLength; // 判斷是直線的最小長度  double maxGap; // 同一條直線上點之間的距離容忍度public:  LineFinder() : deltaRho(1), deltaTheta(PI/180),  minVote(10), minLength(0.), maxGap(0.) {} //初始化   void setAccResolution(double dRho, double dTheta) // 設置步長  {   deltaRho= dRho;   deltaTheta= dTheta;  }    void setMinVote(int minv) // 設置最小投票數(shù) {   minVote= minv;  }    void setLineLengthAndGap(double length, double gap) // 設置最小線段長度和線段間距容忍度  {   minLength= length;   maxGap= gap;  }     std::vector<cv::Vec4i> findLines(cv::Mat& binary) //尋找線段 {   lines.clear();   cv::HoughLinesP(binary,lines, deltaRho, deltaTheta, minVote,minLength, maxGap);   return lines;  }   void drawDetectedLines(cv::Mat &image, cv::Scalar color=cv::Scalar(255,255,255)) // 畫線段 {  std::vector<cv::Vec4i>::const_iterator it2=lines.begin();   while (it2!=lines.end())   {    cv::Point pt1((*it2)[0],(*it2)[1]);    cv::Point pt2((*it2)[2],(*it2)[3]);    cv::line( image, pt1, pt2, color);    ++it2;   }  }}; int main(int argc, char *argv[]){ cv::Mat image = cv::imread ("road.jpg"); cv::Mat result; cv::cvtColor (image,result,CV_BGRA2GRAY); cv::Mat contours; cv::Canny (result,contours,125,350); //邊緣檢測 LineFinder finder; finder.setMinVote (80); finder.setLineLengthAndGap (100,20); finder.findLines (contours); finder.drawDetectedLines (image); std::vector<cv::Vec2f> lines; cv::HoughLines (contours,lines,1,PI/180,80); std::vector<cv::Vec2f>::const_iterator iter = lines.begin (); std::cout<<lines.size ()<<std::endl; while(iter != lines.end()) {  float rho = (*iter)[0];  float theta = (*iter)[1];  if(theta<PI/4.||theta>3.*PI/4) { //畫交點在上下兩邊的直線   cv::Point pt1(rho/cos(theta),0);   cv::Point pt2((rho-result.rows*sin(theta))/cos(theta),result.rows);   cv::line(image,pt1,pt2,cv::Scalar(255),1);  }  else   { //畫交點在左右兩邊的直線   cv::Point pt1(0,rho/sin(theta));   cv::Point pt2(result.cols,(rho-result.cols*cos(theta)/sin(theta)));   cv::line(image,pt1,pt2,cv::Scalar(255),1);  }  ++iter; } cv::namedWindow ("hough"); cv::imshow("hough",image); cv::waitKey (0);}

測試結果如下：

OpenCV,霍夫變換,直線檢測