OpenCV-累计概率霍夫变换cv::HoughLinesP

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了OpenCV-累计概率霍夫变换cv::HoughLinesP相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

作者:翟天保Steven
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函数原型

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

参数说明

  1. InputArray类型的image,输入图像,需为8位的单通道二进制图像。
  2. InputArray类型的lines,调用HoughLines函数后存储了霍夫线变换检测到线条的输出矢量。每一条线由具有两个元素的矢量(r,t)表示。r为离坐标原点的距离,t为弧度线条旋转角度。
  3. double类型的rho,以像素为单位的距离精度。
  4. double类型的theta,以弧度为单位的角度精度。
  5. int类型的threshold,累加平面的阈值参数,即识别某部分为图中一直线时它在累加平面中必须达到的值。大于阈值的线段才可以被检测通过并返回到结果中。
  6. double类型的minLineLength,默认值为0,表示最低线段的长度,比这个设定参数短的线段就不能被显现出来。
  7. double类型的minLineGap,默认值为0,允许将同一行点与点之间连接起来的最大的距离。

什么是累计概率霍夫变换?

      OpenCV支持累计概率霍夫变换(PPHT),调用函数为HoughLinesP,PPHT是标准霍夫变换(SHT)的一个改进,它在一定范围内进行霍夫变换,计算单独线段的方向以及范围,从而大大减少计算量,缩短计算时间。之所以称其为“概率”,是因为并不将累加器平面内的所有可能的点累加,而只是累加其中的一部分,该想法是如果峰值足够高,只用一小部分时间去寻找它就足够了,PPHT的执行效率相比SHT高很多。

      霍夫变换的具体介绍请看:OpenCV-标准霍夫变换cv::HoughLines_翟天保的博客-CSDN博客

测试代码

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

void main()

	Mat src = imread("test.png");
	Mat mid, dst;
	Canny(src, mid, 200, 250);
	cvtColor(mid, dst, COLOR_GRAY2BGR);
	// 累计概率霍夫变换
	vector<Vec4f> lines;
	HoughLinesP(mid, lines, 1, CV_PI / 180.0, 150, 50, 20);
	for (size_t i = 0; i < lines.size(); ++i)
	
		Vec4f l = lines[i];
		line(dst, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(0, 255, 255), 1, 16);
	

	imshow("src", src);
	imshow("mid", mid);
	imshow("result", dst);
	waitKey(0);
	system("pause");

测试效果

图1 原图
图2 边缘检测
图3 直线检测效果图

       看过霍夫变换的同学应该知道,两个函数输出line的变量类型不一样,一个是vector<Vec2f>,另一个是vector<Vec4f>,所以在使用时要注意区分;另外个人建议采用累计概率霍夫变换进行直线检测,效率高且识别效果更优。

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以上是关于OpenCV-累计概率霍夫变换cv::HoughLinesP的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

OpenCV探索之路:霍夫变换

OpenCV中的霍夫线变换概率霍夫线变换

opencv —— HoughLinesHoughLinesP 霍夫线变换(标准霍夫线变换多尺度霍夫线变换累积概率霍夫线变换)

OpenCV实战(14)——图像线条提取

霍夫变换霍夫线性变换

请问谁知道概率霍夫变换的原理是啥吗?