[OpenCV] 3、直線提取 houghlines

 

>_<" 發現一個好的鏈接，是一個講openCV的網站：http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/index.html

>_<" 這次主要是houghlines變換來提取直線~

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    const char* filename ="pic1.png";
    Mat src = imread(filename, 0);

    Mat dst, cdst;
    /*采用 Canny 算法做邊緣檢測
    //void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1,
    //double threshold2, int aperture_size=3 );
    //threshold1 第一個閾值 
    //threshold2 第二個閾值 
    //aperture_size Sobel 算子內核大小 (見 cvSobel). 
    //函數 cvCanny 采用 CANNY 算法發現輸入圖像的邊緣而且在輸出圖像中標識這些邊緣。
    //threshold1和threshold2 當中的小閾值用來控制邊緣連接，大的閾值用來控制強邊緣的初始分割。*/
    Canny(src, dst, 50, 200, 3);
    cvtColor(dst, cdst, CV_GRAY2BGR);//灰度化
#if 0
    vector<Vec2f> lines;
    /*利用 Hough 變換在二值圖像中找到直線
    CvSeq* cvHoughLines2( CvArr* image, void* line_storage, int method,
                      double rho, double theta, int threshold,
                      double param1=0, double param2=0 );
    line_storage :檢測到的線段存儲倉. 
    Hough 變換變量，是下面變量的其中之一： 
        CV_HOUGH_STANDARD - 傳統或標准 Hough 變換. 每一個線段由兩個浮點數 (ρ, θ) 表示，
            其中 ρ 是直線與原點 (0,0) 之間的距離，θ 線段與 x-軸之間的夾角。因此，矩陣類
            型必須是 CV_32FC2 type. 
        CV_HOUGH_PROBABILISTIC - 概率 Hough 變換(如果圖像包含一些長的線性分割，則效率更高). 
            它返回線段分割而不是整個線段。每個分割用起點和終點來表示，所以矩陣（或創建的序列）
            類型是 CV_32SC4. 
        CV_HOUGH_MULTI_SCALE - 傳統 Hough 變換的多尺度變種。
            線段的編碼方式與 CV_HOUGH_STANDARD 的一致。 
        rho 與象素相關單位的距離精度。
        theta 弧度測量的角度精度。*/
    HoughLines(dst, lines, 1, CV_PI/180, 100, 0, 0 );

    for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ )//將求得的線條畫出來
    {
        float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];
        Point pt1, pt2;
        double a = cos(theta), b = sin(theta);
        double x0 = a*rho, y0 = b*rho;
        pt1.x = cvRound(x0 + 1000*(-b));
        pt1.y = cvRound(y0 + 1000*(a));
        pt2.x = cvRound(x0 - 1000*(-b));
        pt2.y = cvRound(y0 - 1000*(a));
        line( cdst, pt1, pt2, Scalar(0,0,255), 3, CV_AA);
    }
#else
    vector<Vec4i> lines;
    HoughLinesP(dst, lines, 1, CV_PI/180, 50, 50, 10 );
    for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ )
    {
        Vec4i l = lines[i];
        line( cdst, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(0,0,255), 3, CV_AA);
    }
#endif
    imshow("source", src);
    imshow("detected lines", cdst);

    waitKey();

    return 0;
}