图像变换 - 霍夫线变换(cvHoughLines2)

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，霍夫线变换是利用Hough变换在二值图像中找到直线。

利用CV_HOUGH_PROBABILISTIC，对应PPHT（累计概率霍夫变换）？这个算法的具体实现有待深究！！！

----------------------------------------------------------------------------------------------------

霍夫线变换的函数为：

HoughLines

利用 Hough 变换在二值图像中找到直线

CvSeq* cvHoughLines2( CvArr* image, void* line_storage, int method, 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，当用CV_HOUGH_PROBABILISTIC方法检测的时候其内容会被函数改变

line_storage

检测到的线段存储仓. 可以是内存存储仓 (此种情况下，一个线段序列在存储仓中被创建，并且由函数返回），或者是包含线段参数的特殊类型（见下面）的具有单行/单列的矩阵(CvMat*)。矩阵头为函数所修改，使得它的 cols/rows 将包含一组检测到的线段。如果 line_storage 是矩阵，而实际线段的数目超过矩阵尺寸，那么最大可能数目的线段被返回(对于标准hough变换，线段按照长度降序输出).

method

Hough 变换变量，是下面变量的其中之一：

• CV_HOUGH_STANDARD - 传统或标准 Hough 变换. 每一个线段由两个浮点数 (ρ, θ) 表示，其中 ρ 是直线与原点 (0,0) 之间的距离，θ 线段与 x-轴之间的夹角。因此，矩阵类型必须是 CV_32FC2 type.
• CV_HOUGH_PROBABILISTIC - 概率 Hough 变换(如果图像包含一些长的线性分割，则效率更高). 它返回线段分割而不是整个线段。每个分割用起点和终点来表示，所以矩阵（或创建的序列）类型是 CV_32SC4.
• CV_HOUGH_MULTI_SCALE - 传统 Hough 变换的多尺度变种。线段的编码方式与 CV_HOUGH_STANDARD 的一致。

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

第一个方法相关的参数:

• 对传统 Hough 变换，不使用(0).
• 对概率 Hough 变换，它是最小线段长度.
• 对多尺度 Hough 变换，它是距离精度 rho 的分母 (大致的距离精度是 rho 而精确的应该是 rho / param1 ).

param2

第二个方法相关参数:

• 对传统 Hough 变换，不使用 (0).
• 对概率 Hough 变换，这个参数表示在同一条直线上进行碎线段连接的最大间隔值(gap), 即当同一条直线上的两条碎线段之间的间隔小于param2时，将其合二为一。
• 对多尺度 Hough 变换，它是角度精度 theta 的分母 (大致的角度精度是 theta 而精确的角度应该是 theta / param2).

函数 cvHoughLines2 实现了用于线段检测的不同 Hough 变换方法. Example. 用 Hough transform 检测线段

----------------------------------------------------------------------------------------------------

/*code*/

程序中用到了cvCvtColor色彩空间转换，将输入图像从一个色彩空间转换为另外一个色彩空间，Canny处理的是单通道图像，然后转换为三通道图像再使用Hough变换。

1. #include <highgui.h>
2. #include <cv.h>
3. #include <math.h>
4. int main(int argc, char** argv)
5. {
6. IplImage* src;
7. src = cvLoadImage( argv[1], 0 ); //加载灰度图
8. IplImage* dst = cvCreateImage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_8U, 1 );
9. IplImage* color_dst = cvCreateImage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_8U, 3 );  //创建三通道图像
10. CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
11. CvSeq* lines = 0;
12. cvCanny( src, dst, 50, 100, 3 );  //首先运行边缘检测，结果以灰度图显示（只有边缘）
13. cvCvtColor( dst, color_dst, CV_GRAY2BGR ); //色彩空间转换，将dst转换到另外一个色彩空间即3通道图像
14. lines = cvHoughLines2( dst, storage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI/180, 80, 30, 10 ); //直接得到直线序列
15. //循环直线序列
16. for( int i = 0; i < lines ->total; i++ )  //lines存储的是直线
17. {
18. CvPoint* line = ( CvPoint* )cvGetSeqElem( lines, i );  //lines序列里面存储的是像素点坐标
19. cvLine( color_dst, line[0], line[1], CV_RGB( 0, 255, 0 ) );  //将找到的直线标记为红色
20. //color_dst是三通道图像用来存直线图像
21. }
22. cvNamedWindow( "src", 1 );
23. cvShowImage( "src", src );
24. cvNamedWindow( "Hough", 1 );
25. cvShowImage( "Hough", color_dst );
26. cvWaitKey(0);
27. return 0;
28. }

----------------------------------------------------------------------------------------------------
/*result*/

src

Hough line

由图看出，用绿色线条勾画的是Canny轮廓检测后再用Hough线变换得到的所有直线。