opencv直线检测直线提取算法与总结

有些情况,  我们会需要提取直线的详细参数, 下面介绍如何提取直线

霍夫变换(Hough Transformation)

其中很大一部分都在应用霍夫变换 及其 各种版本来提取直线

关于霍夫变换的理解,  这里有个检测圆的供参考 http://blog.youkuaiyun.com/traumland/article/details/51077293

     这里个人总结下:  霍夫变换的基本思想,   将原本的平面曲线参数方程转化成 , 以曲线上点作为已知,

把曲线方程的参数当作未知项,  在参数空间作出图形.(原本已知所有参数时可以求出曲线上的这些点)

     当交于某公共点上图形最多时(peak),  这个公共点(peak)对应的参数便可作为整个图形的参数.

霍夫变换最开始提出来时,  直线方程用的是斜截式

       因为考虑到直线两种极端情况,  水平和竖直

所以按斜率是否大于1,  使用了不同的方程

       k < 1 时       y = kx +b

       k>=1 时       y = 1/k x + 1/b  

就避免了因为 y = mx + c   中  m,c 过大而不好讨论(m,c代表直线方程的参数)

在Duda,Hart 71 中,  提出了用

        ρ = x cos θ + y sin θ
来表示直线,  也就是现在常见的表示形式

 

https://www.researchgate.net/profile/Frank_OGorman/publication/220331095_Finding_Picture_Edges_Through_Collinearity_of_Feature_Points/links/0912f5050615b5cf37000000.pdf

提供了减少计算量的方法

最好看看hough变换的源码,  因为opencv只提供了直线和圆的函数,  其他的需要自己去写

opencv标准霍夫变换源码及注释:http://blog.youkuaiyun.com/traumland/article/details/51319644

下面示例下opencv霍夫变换函数的使用

注: sobel算子使用的方法不太正确, 这里仅作示例用. 两图求得的edge不一样

详细请看http://blog.youkuaiyun.com/traumland/article/details/51074705

    cv::Mat G,Gx,Gy,G_otsu;

    cv::Sobel(srcEmpty,Gx,CV_8U,1,0,3);

    cv::Sobel(srcEmpty,Gy,CV_8U,0,1,3);

    G = Gx + Gy;

    cv::threshold(G,G_otsu,0,255,cv::THRESH_OTSU);

    if(debugflag)

        cv::imshow("Edge",G_otsu);

    cv::Mat dst(srcEmpty.size(),CV_8UC3);

    std::vector<cv::Vec2f> lines;

    cv::HoughLines(G_otsu, lines,1, CV_PI/180, 30,0,0);

    for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ ){
 

        float rho = lines[i][0];

        float theta = lines[i][1];

        double a = cos(theta), b = sin(theta);

        double x0 = a*rho, y0 = b*rho;

        cv