霍夫直线检测代码实战

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霍夫直线检测代码实战

  上一节我们详细讲解了霍夫直线原理,想弄清楚霍夫直线检测原理的请前去阅读🚗🚗🚗这一节我们主要来进行代码实战——对车道线进行检测。🏝🏝🏝

  本节主要利用opencv中提供的2个函数进行检测,分别为HoughLines和HoughLinesP函数。这里给出opencv官网对两个函数的解释,点击了解详情。当然,这里也会给出相关的中文含义,如下:

  • HoughLines函数🌸

    void cv::HoughLines	(	InputArray 	image,
    OutputArray  lines,
    double 	rho,
    double 	theta,
    int 	threshold,
    double 	srn = 0,
    double 	stn = 0,
    double 	min_theta = 0,
    double 	max_theta = CV_PI 
    )	
    
       //InputArray image:     输入图像,必须是8位单通道图像。 
      //OutputArray lines:    检测到的线条参数集合。 
      //double rho:           以像素为单位的距离步长。 
      //double theta:         以弧度为单位的角度步长。 
      //int threshold:        累加计数值的阈值参数,当参数空间某个交点的累加计数的值超过该阈值,则认为该交点对应了图像空间的一条直线。 
      //double srn: 默认值为0,用于在多尺度霍夫变换中作为参数rho的除数,rho=rho/srn。 
      //double stn: 默认值为0,用于在多尺度霍夫变换中作为参数theta的除数,theta=theta/stn。
      //如果srn和stn同时为0,就表示HoughLines函数执行标准霍夫变换,否则就是执行多尺度霍夫变换。
       //min_theta:  默认值为0	对于标准和多尺度霍夫变换,检查线的最小角度。必须介于 0 和 max_theta 之间。
       //max_theta:  默认值为pi	对于标准和多尺度霍夫变换,检查线的最大角度。必须介于 min_theta 和 CV_PI 之间。
    
    

  注意: HoughLines函数的输出存储在lines中,lines中存储的是检测到的直线的集合,每条直线由两个元素构成的向量(r, θ)表示,其中r表示直线距离原点(0, 0)的长度,θ表示直线的角度(以弧度为单位)。【r,θ的具体描述在上一节霍夫直线原理中有涉及】

  • HoughLinesP函数🌸

    void cv::HoughLinesP	(	InputArray 	image,
    OutputArray  lines,
    double 	rho,
    double 	theta,
    int 	threshold,
    double 	minLineLength = 0,
    double 	maxLineGap = 0 
    )	
    
    
     //InputArray image:输入图像,必须是8位单通道图像。 
      //OutputArray lines:检测到的线条参数集合。 
      //double rho:直线搜索时的距离步长,以像素为单位。 
      //double theta:直线搜索时的角度步长,以弧度为单位。 
      //int threshold:累加计数值的阈值参数,当参数空间某个交点的累加计数的值超过该阈值,则认为该交点对应了图像空间的一条直线。 
      //double minLineLength:默认值为0,表示最小线段长度阈值(像素)。 
      //double maxLineGap:线段上最近两点之间的阈值.默认值为0,表示直线断裂的最大间隔距离阈值。即如果有两条线段是在一条直线上,但它们之间有间隙,那么如果这个间隔距离小于该值,则被认为是一条线段,否则认为是两条线段。
    
    

      注意:HoughLinesP函数的输出同样存储在lines中,lines中存储检测到的直线集合,没条直线由4个元素构成的向量(x1, y1, x2, y2)表示,其中(x1, y1)表示线段的起点,(x2, y2)表示线段的终点。


  这里给出HoughLines函数和HoughLinesP函数的区别,从上文的描述中我们应该是能看出一些端倪的。HoughLines函数输出只给出了(r,θ),知道这两个值我们是无法计算出图像空间中线段的长度的;而HoughLinesP函数的输出给出了线段起点和终点的坐标,因此我们可以计算出图像空间中线段的长度。


​  介绍完HoughLines和HoughLinesP这两个函数,下面就一起来用代码小试牛刀一下叭🍭🍭🍭首先先来总结一下代码实现霍夫直线检测的步骤,如下:

  1. 将彩色图像转化为灰度图 【因为HoughLines和HoughLinesP这两个函数要求输入为8位单通道图像】
  2. 图像处理(包括去噪、边缘提取、二值化等等)
  3. 调用霍夫直线检测函数
  4. 绘制直线

下面直接上代码,搞起来兄弟们🍍🍍🍍

  • 利用HoughLines函数进行直线检测

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <vector>
    #include <iostream>
    int main()
    
        std::string img_path;
        cv::Mat mat_color;
        cv::Mat mat_gray;
        cv::Mat mat_binary;
        cv::Mat mat_canny;
    
        img_path = "E:\\\\毫米波雷达\\\\images.jpg";
        mat_color = cv::imread(img_path, 1);
        mat_gray = cv::imread(img_path, 0);
    
        //形态学闭运算
        cv::Mat elementRect;
        elementRect = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3), cv::Point(-1, -1));
        cv::morphologyEx(mat_gray, mat_gray, cv::MORPH_CLOSE, elementRect);
    
        // binary
        cv::threshold(mat_gray, mat_binary, 125, 255.0, cv::THRESH_BINARY);
         
        // detect edge
        cv::Canny(mat_binary, mat_canny, 50, 125, 3);
    
        // detect line
        std::vector<cv::Vec2f> lines;
        cv::HoughLines(mat_canny, lines, 1, CV_PI / 180, 80, 0, 0);
    
        // draw line
        std::cout << "line number: " << lines.size() << std::endl;
        for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
        
            cv::Vec2f linex = lines[i];
            std::cout << "radius: " << linex[0] << ", angle: " << 180 / CV_PI * linex[1] << std::endl;
            float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];
            cv::Point pt1, pt2;
            double a = cos(theta), b = sin(theta);
            double x0 = a * rho, y0 = b * rho;
            //下面的四行代码不知大家能不能理解,后文会专门对其进行解释
            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(mat_color, pt1, pt2, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
        
        cv::imshow("gray", mat_gray);
        cv::imshow("binary", mat_binary);
        cv::imshow("canny", mat_canny);
        cv::imshow("color", mat_color);
        cv::waitKey(0);
    
        return 0;
    
    
    

    输出结果:

  可以看出我们可以检测出车道线【注:当然这幅图的干扰因素比较少,若使用其他图片效果不一定这样理想,同时我们需要调节HoughLine中的参数对结果进行相应的调整,以达到最好的输出】

  现对代码中比较难理解的一点进行解释,如下图所示:下图中的代码该如何理解呢?前面我们说到HoughLines函数的返回值只存储了线条的r和θ,那么我们如何来画出这条直线呢,这就用到了下面的代码。

  那上述代码该怎么理解呢?现已知(r,θ),其在程序中表现为r = rho = lines[i][0] , θ = theta = lines[i][1] 。那么 x0 = a * rho, y0 = b * rho为直线上该点在直角坐标系下坐标。【这一点由上一篇霍夫检测原理中图5得出】1000的目的是为了将线段延长。以(x0,y0)为基础进行延长。(x0 - 1000 * (-b))可以理解为(x0+1000*b)其中(1000*b)为该p0沿着直线方向延长1000后的点p1距离p0在x方向的距离,那么【x0+1000*b】即为p1的横坐标。为了方便大家理解,作了示意图如下:

  • 利用HoughLinesP函数进行直线检测

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <vector>
    #include <iostream>
    
    int main()
    
        std::string img_path;
        cv::Mat mat_color;
        cv::Mat mat_gray;
        cv::Mat mat_binary;
        cv::Mat mat_canny;
    
        img_path = "E:\\\\毫米波雷达\\\\images.jpg";
        mat_color = cv::imread(img_path, 1);
        mat_gray = cv::imread(img_path, 0);
    
        //形态学闭运算
        cv::Mat elementRect;
        elementRect = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3), cv::Point(-1, -1));
        cv::morphologyEx(mat_gray, mat_gray, cv::MORPH_CLOSE, elementRect);
    
        // binary
        cv::threshold(mat_gray, mat_binary, 125, 255.0, cv::THRESH_BINARY);
    
        // detect edge
        cv::Canny(mat_binary, mat_canny, 50, 125, 3);
    
        // detect line
        std::vector<cv::Vec4i> lines;
        HoughLinesP(mat_canny, lines, 1, CV_PI / 180, 80, 10, 50);
    
        // draw line
        for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
        
            cv::Vec4i& linex = lines[i];
            int dx = linex[2] - linex[0];
            int dy = linex[2] - linex[1];
            double angle = atan2(double(dy), dx) * 180 / CV_PI;
            //if (abs(angle) <= 20)
            //    continue;
    
            line(mat_color, cv::Point(linex[0], linex[1]), cv::Point(linex[2], linex[3]), cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
        
    
        cv::imshow("gray", mat_gray);
        cv::imshow("binary", mat_binary);
        cv::imshow("canny", mat_canny);
        cv::imshow("color", mat_color);
        cv::waitKey(0);
    
    
        return 0;
    
    
    

    输出结果:从下图可以看出,HoughLinesP函数的检测效果和HoughLines函数基本一致。

 

  呼呼呼~~🌻🌻🌻那么霍夫直线检测的代码实战就讲到这里了,大家快去试试叭🥗🥗🥗

 
 
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