【学习opencv第五篇】霍夫线变换

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原文链接：http://www.cnblogs.com/dyllove98/archive/2013/06/10/3131220.html

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#人工智能

本文介绍如何使用霍夫变换检测图像中的直线，并通过OpenCV实现这一过程。文章详细展示了使用C++编程语言，结合霍夫变换函数cvHoughLines2进行边缘检测的具体步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

霍夫变换是一种在图像中寻找直线，圆及其他简单形状的方法。opencv支持两种不同的霍夫变换：标准霍夫变换(SHT)和累积概率霍夫变换(PPHT)。在opencv中可以使用同一个函数来使用两种算法。

相关函数如下：

CvSeq* cvHonghLines2(CvArr* image, void* line_storage,int mehtod, double rho, double theta, int threshold, double param1 =0, double param2 =0 );
image   输入 8-比特、单通道 (二值) 图像
line_storage 存储检测到的线段，可以是序列或者单行/单列矩阵
mehtod     Hough 变换变量
rho     与象素相关单位的距离精度

theta 弧度测量的角度精度

threshold 阈值参数。如果相应的累计值大于 threshold，则函数返回的这个线段
param1 和param2为与变换方法有关的参数

#include "StdAfx.h"
#include<cv.h>
#include<highgui.h>
#include<math.h>
int main()
{
	IplImage* sourceImage;
	sourceImage= cvLoadImage("大中南.jpg",0);
	IplImage* destImage=cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage),8,1);
	IplImage* colorImage=cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage),8,3);
	//分配空间，默认64KB
	CvMemStorage* storage=cvCreateMemStorage(0);
	CvSeq* lines=0;                     //指向所检测到的线的序列的第一条...
	
	//首先对源图像进行边缘检测,结果以灰度图显示，
	cvCanny(sourceImage,destImage,50,200,3);
	cvCvtColor(destImage,colorImage,CV_GRAY2BGR);
	
	lines=cvHoughLines2(//返回一个指向CvSeq序列结构的的指针，
		destImage,//要进行霍夫检测的图像，必须是8位的，
		storage,  //保存结果位置的指针，
		CV_HOUGH_PROBABILISTIC,
		1,        //这两个参数都是用来设置直线的分辨率的
		CV_PI/180,
		80,      //一个阈值
		30,
		10     //表示支持所返回的直线的点的数量
		);
	int index;     //index为直线的索引
	for(index=0;index<lines->total;index++)    //遍历每一条线
	{
		CvPoint* line=(CvPoint*)cvGetSeqElem(lines,index);
		cvLine(colorImage,line[0],line[1],CV_RGB(255,0,0),3,8);
	}

	cvNamedWindow("SOURCEIMAGE",1);
	cvShowImage("SOURCEIMAGE",sourceImage);
	
	cvNamedWindow("COLORIMAGE",1);
	cvShowImage("COLORIMAGE",colorImage);
	
	cvNamedWindow("HOUGH",1);
	cvShowImage("HOUGH",colorImage);
	cvWaitKey(0);
	return 0;
}

运行结果：