利用OpenCV的霍夫变换线检测函数HoughLines()得到直线的ρ和θ值后绘制直线的原理详解
为了更好地看懂本文，大家可以先看下我写的另一篇博文，链接如下：
https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/51774444
OpenCV的霍夫变换线检测函数HoughLines()是利用极坐标下的参数ρ和θ值来表示直线的，我们在实际应用中往往要根据直线的参数ρ和θ值来绘制出直线，那么怎么绘制呢？
在OpenCV中绘制直线的函数为函数line()，它的原型如下：
void cv::line ( InputOutputArray img,
Point pt1,
Point pt2,
const Scalar & color,
int thickness = 1,
int lineType = LINE_8,
int shift = 0
)
从这个原型中，我们可以看出，如果要使用这个函数绘制线条，那么需要知道线条的两个端点，即参数中的pt1和pt2，所以问题就转化为根据参数ρ和θ值计算要绘制直线的两个端点。
在进行计算前，我们先要搞清楚利用函数HoughLines()得到的θ到底是哪个角的度数。
当直线为水平或垂直时θ的值分别为π/2(即90度)和0(即0度)，这个在官方文档中已经说得很清楚了。如下面的截图所示：
至于其它的情况，我们用两幅图来试验证一下就知道了。
情况一的图片如下：
情况二的图片如下：
检测图中两条直线的代码如下：
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//OpenCV版本：3.0
//VS版本：2012
#include 两幅图的检测结果如下：
这里说明一下为什么检测到多条直线，这是因为我们的直线是有宽度的，所以检测到了多条。
从这个运行结果我们可以看出两种情况下哪个角是θ。如下面两幅图所示：
情况二：
知道了哪个角是θ，我们再把其它已知量和待求点及一些辅助线标注在图上，如下面两幅图所示：
图中的r就是
由以上几何关系并结合三角函数的和差公式：
不难得到在两种情况下都有pt1的坐标为：
p t 1. x = x 0 − L s i n ( θ ) = x 0 + ( − L s i n ( θ ) ) pt1.x = x0-Lsin(θ)=x0+(-Lsin(θ)) pt1.x=x0−Lsin(θ)=x0+(−Lsin(θ))
p t 1. y = y 0 + L c o s ( θ ) pt1.y = y0+Lcos(θ) pt1.y=y0+Lcos(θ)
两种情况下都有pt2的坐标为：
p t 2. x = x 0 + L s i n ( θ ) = x 0 − ( − L s i n ( θ ) ) pt2.x = x0+Lsin(θ)=x0-(-Lsin(θ)) pt2.x=x0+Lsin(θ)=x0−(−Lsin(θ))
p t 2. y = y 0 − L c o s ( θ ) pt2.y = y0-Lcos(θ) pt2.y=y0−Lcos(θ)
其中
x 0 = ρ c o s ( θ ) x0=ρcos(θ) x0=ρcos(θ)
y 0 = ρ s i n ( θ ) y0=ρsin(θ) y0=ρsin(θ)
有了以上计算公式后，我们便可以根据得到的ρ和θ值计算出pt1和pt2的坐标，进而绘制出直线。
相关代码如下：
HoughLines(magImg, lines, 1, pi180, HOUGH_VOTE, 0, 0);
int numLines = lines.size();
int L = 1000;
for (int l = 0; l<numLines; l++)
{
float rho = lines[l][0], theta = lines[l][1];
Point pt1, pt2;
double a = cos(theta), b = sin(theta);
double x0 = a*rho, y0 = b*rho;
pt1.x = cvRound(x0 + L * (-b));
pt1.y = cvRound(y0 + L * (a));
pt2.x = cvRound(x0 - L * (-b));
pt2.y = cvRound(y0 - L * (a));
line(linImg, pt1, pt2, Scalar(255, 0, 0), 3, 8, 0);
}
很明显，上面的代码中，L值是需要我们根据图像的大小和直线的大小来确定，并不是每一幅图像或每一条直线都取1000。L是什么的长度，博主在上面的手绘图中应该是已经标注得很清楚了。
最后，对这篇博文有不明白的可以加博主的微信/QQ 2487872782交流。