hough变换及OpenCVAPI

参考:https://blog.csdn.net/qq_15971883/article/details/80583364 

 

image： 必须是二值图像，推荐使用canny边缘检测的结果图像； 
rho: 线段以像素为单位的距离精度，double类型的，推荐用1.0 
theta： 线段以弧度为单位的角度精度，推荐用numpy.pi/180 
threshod: 累加平面的阈值参数，int类型，超过设定阈值才被检测出线段，值越大，基本上意味着检出的线段越长，检出的线段个数越少。根据情况推荐先用100试试
lines：这个参数的意义未知，发现不同的lines对结果没影响，但是不要忽略了它的存在 
minLineLength：线段以像素为单位的最小长度，根据应用场景设置 
maxLineGap：同一方向上两条线段判定为一条线段的最大允许间隔（断裂），超过了设定值，则把两条线段当成一条线段，值越大，允许线段上的断裂越大，越有可能检出潜在的直线段

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
#include <vector>
using namespace cv;
using namespace std;

Mat src, dst,dst2,gray_src;
char* INPUT_WIN = "input image";
char* OUTPUT_WIN = "binary image";
int t1_value = 50;
int max_value = 255;




int main()
{

    src = imread(".//pic//LDW.bmp");

    namedWindow(INPUT_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow(INPUT_WIN, src);

    Mat src_gray;
    Canny(src, src_gray, 100, 200);
    cvtColor(src_gray, dst, CV_GRAY2BGR);
    imshow("edge image", src_gray);

    vector<Vec4f> plines;
    HoughLinesP(src_gray, plines, 1, CV_PI / 180.0, 50, 20, 10);
    Scalar color = Scalar(0,0,255);
    for (size_t i = 0; i < plines.size(); i++)
    {
        Vec4f hline = plines[i];
        line(dst, Point(hline[0], hline[1]), Point(hline[2], hline[3]), color, 3, LINE_AA);
    }

    imshow("直线检测", dst);

    waitKey(0);
    return 0; 
}