通过霍夫直线检测方式获取直线，自定义提取直线(提取出两条接近平行的直线)，将直线进行拟合
由于项目的需要，需要使用霍夫直线检测进行处理图像。这里进行笔记记录，话不多说，先上代码：
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat img = imread("result1.png");
Mat gray, canny, binaryImage;
cvtColor(img, gray, CV_RGB2GRAY);
threshold(gray, binaryImage, 100, 225, THRESH_BINARY);
imshow("binaryImage", binaryImage);
Canny(binaryImage, canny, 50, 120);
vector lines;
HoughLinesP(canny, lines, 1, CV_PI / 180, 50, 200, 30);
for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
{
Vec4i I = lines[i];
double x1 = I[0];
double y1 = I[1];
double x2 = I[2];
double y2 = I[3];
//筛选满足条件的点
if (abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) > 50)
{
//将满足条件的点画出
line(img, Point2d(x1, y1), Point2d(x2, y2), Scalar(0, 255, 255), 2);
cout << " " << "(" << x1 << "," << y1 << ")" << " " << "(" << x2 << "," << y2 << ")" << endl;
//line(canny, Point2d(x1, y1), Point2d(x2, y2), Scalar(0, 255, 255), 2);
}
}
imshow("img2", img);
imwrite("shuchu.png", img);
waitKey(0);
return 0;
} 上面的代码并没有进行什么滤波与二值化处理，是最简单的一种方式。
霍夫直线检测函数的使用
首先是对霍夫直线检测代码之中HoughLinesP函数进行解释：
void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=0 )第一个参数：InputArray image，表示输入的图像。
第二个参数：OutputArray lines，表示输出的量，其中包含有相应的输出的直线的坐标。
第三个参数：double rho， 以像素为单位的距离精度。
第四个参数：double theta，以弧度为单位的角度精度。
一般前四个参数是不用管的，主要是看后面的三个参数。
第五个参数：int threshold，累加平面的阈值参数，即识别某部分为图中的一条直线时它在累加平面中必须达到的值。 大于阈值 threshold 的线段才可以被检测通过并返回到结果中。
第六个参数： double minLineLength，存在默认值0，表示可以显示的最低线段长度。
第七个参数：double maxLineGap，有默认值0，允许将同一行点与点之间连接起来的最大的距离。
这里每个参数的含义可以详见博客如下所示：
HoughLinesP参数设置（看完还不会你砍死我！！！）_无情的搬砖机器的博客-CSDN博客_houghlinesp一、我是个标题1、随便在PPt画个图如下（1602*750）：2、测试代码#include
自定义方式进行线段提取
网上只是给出了如何进行霍夫直线的提取，但是具体信息的提取过程，网上并没有，所以由于项目的需要，想了以下的方式可以进行对于可用信息的提取。
使用的图片是已经截取好的，因为实际的项目之中，背景的干扰是非常小的。由于此处进行的是模拟实验，我想到的办法只有是在不进行原有的像素改变的过程之中，对于图片内容的截取。具体的截取过程见我的另一篇博客：基于OpenCV使用鼠标在图片之中提取自己想要的信息进行显示_YllasdW的博客-CSDN博客基于OpenCV使用鼠标在图片之中圈出自己想要的信息进行显示https://blog.csdn.net/m0_47489229/article/details/126959813
上面写的代码的运行结果如下所示：
但是我需要进行提取的是在直板两端平行的线，由上面结果可知实际图像之中是存在五条线，那么这里如何进行提取两端的线呢？
我这个地方也是仔细想了一想，但是也是非常的简单，我的思路如下所示：
①两个直线之间的间距问题，既然是存在三条直线，提取两端的直线，那两端的直线的间距必然是相对而言比较大的。
②起始点和终止点之间的距离，这个地方只能是作为第二个条件存在，在判断出第一个条件之后，提取两边最长的线段（当然这个思路不是特别好，但是我这里想着这样其实也是可以的）。
③提取两边直线的斜率最为相近的两条直线（相比于条件②，这个更加靠谱一点）
代码思路，上面几个条件使用过程，我采用使用思路①和思路③进行结合的方式，所需要使用的信息是在输出结果之中，输出点之中起始点和终止点就是可以的。
在正式进行的过程，发现存在一个问题，就是思路①之中，直线可能并不是平行线，那么如何进行评价呢？所以对于思路①不如选定自己直线上面的同一纵坐标对应的横坐标进行比对，选取第一组的横坐标作为标准，依次进行相减，得到的数值取一个平均值，当数值大于这个数是一组，小于又是另外一组，进而可以分为左右两组直线。（发现自己好机智）
（由于我要提取的是4096*2160像素的图片，因此要恢复信息）见到上面的图片是没有问题的，但是当我恢复到原始的图像的大小的时候，发现是存在干扰问题的。
因此，图片进行提取的时候特别注意平行线的提取，一定要提取满足符合要求的地方，其余地方进行选取的时候，不要提取干扰的地方。
上面的数据就是很正常了。但是在写上述实现功能①代码时候,出现
这种情况也是需要进行考虑.
代码修改成为如下所示:
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat img = imread("result1.png");
//设定图片的大小
resize(img, img, Size(4096, 2160));
Mat gray, canny, binaryImage;
cvtColor(img, gray, CV_RGB2GRAY);
threshold(gray, binaryImage, 100, 225, THRESH_BINARY);
imshow("binaryImage", binaryImage);
Canny(binaryImage, canny, 50, 120);
vector lines;
HoughLinesP(canny, lines, 1, CV_PI / 180, 50, 200, 30);
int q1 = 0; //垂直直线
int q = 0; //不是垂直直线的条数
double k[20] ,b[20];//用来存放至直线的y=kx+b，这个地方用来存放k和b,为什么要变成20,因为他里面不能够放入变量
//这里设定当y相同的时候求取x的值，y设定为2160/2
double X[20];
double avX = 0;//x的平均值
for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
{
Vec4i I = lines[i];
double x1 = I[0];
double y1 = I[1];
double x2 = I[2];
double y2 = I[3];
//筛选满足条件的点
if (abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) > 50)
{
//将满足条件的点画出
line(img, Point2d(x1, y1), Point2d(x2, y2), Scalar(0, 255, 255 ), 2);
cout << i << " " << "(" << x1 << "," << y1 << ")" << " " << "(" << x2 << "," << y2 << ")" << endl;
if (x1 != x2)
{
//求取直线
k[i] = (double)((y1 - y2) / (x1 - x2));
b[i] = (double)(y1 - k[i] * x1);
X[i] = (double)((2160.0f / 2.0f) - b[i]) / k[i];
avX = avX + X[i];
cout << "k[i]:" << k[i] << " " << "b[i]:" << b[i] << " X[i]:" << b[i] << " avX:" << avX << endl;
q++;
}
else {
X[i] = x1;
avX = avX + X[i];
q1++;
}
}
}
cout << "直线的条数:" << q +q1 < 50)
{
if (X[i] > avX)
{
cout << "右侧直线:" << i << endl;
}
else
{
cout << "左侧直线:" << i << endl;
}
}
}
imshow("img2", img);
imwrite("shuchu.png", img);
waitKey(0);
return 0;
} 运行结果如下所示:
可见线条2是竖直的直线,并且这里的直线分成了左右两个部分,接下来就是提取出左右斜率最为相近的两条直线.
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat img = imread("result1.png");
//设定图片的大小
resize(img, img, Size(4096, 2160));
Mat gray, canny, binaryImage;
cvtColor(img, gray, CV_RGB2GRAY);
threshold(gray, binaryImage, 100, 225, THRESH_BINARY);
imshow("binaryImage", binaryImage);
Canny(binaryImage, canny, 50, 120);
vector lines;
HoughLinesP(canny, lines, 1, CV_PI / 180, 50, 200, 30);
int q1 = 0; //垂直直线
int q = 0; //不是垂直直线的条数
double k[20] ,b[20];//用来存放至直线的y=kx+b，这个地方用来存放k和b,为什么要变成20,因为他里面不能够放入变量
//这里设定当y相同的时候求取x的值，y设定为2160/2
double X[20];
double avX = 0;//x的平均值
for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
{
Vec4i I = lines[i];
double x1 = I[0];
double y1 = I[1];
double x2 = I[2];
double y2 = I[3];
//筛选满足条件的点
if (abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) > 50)
{
//将满足条件的点画出
line(img, Point2d(x1, y1), Point2d(x2, y2), Scalar(0, 255, 255 ), 2);
cout << i << " " << "(" << x1 << "," << y1 << ")" << " " << "(" << x2 << "," << y2 << ")" << endl;
if (x1 != x2)
{
//求取直线
k[i] = (double)((y1 - y2) / (x1 - x2));
b[i] = (double)(y1 - k[i] * x1);
X[i] = (double)((2160.0f / 2.0f) - b[i]) / k[i];
avX = avX + X[i];
cout << "k[i]:" << k[i] << " " << "b[i]:" << b[i] << " X[i]:" << b[i] << " avX:" << avX << endl;
q++;
}
else {
X[i] = x1;
avX = avX + X[i];
q1++;
}
}
}
imshow("img2", img);
imwrite("shuchu.png", img);
cout << "直线的条数:" << q +q1 < 50)
{
if (X[i] > avX)
{
cout << "右侧直线:" << i << endl;
double e = k[i];//抽取右侧直线的斜率
int i3 = i;//记录此时的右侧直线的i值
for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
{
Vec4i I = lines[i];
double x1 = I[0];
double y1 = I[1];
double x2 = I[2];
double y2 = I[3];
//筛选满足条件的点
if (abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) > 50)
{
if (X[i] <= avX)//左侧直线操作
{
if (min < abs(k[i] - e))
{
min = abs(k[i] - e);
i2 = i;
i1 = i3;
}
}
}
}
}
else
{
cout << "左侧直线:" << i << endl;
}
}
}
cout << "两条最为相近的直线: " << "左边直线:" << i2 << " 右边直线:" << i1 << endl;
waitKey(0);
return 0;
} 运行结果:
注意:上面提取出来的两条直线不是两个都是垂直的,如果要是有垂直的情况需要再想(后面再想)
并且注意上面标出的地方两条直线,代码如下所示:
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat img = imread("result1.png");
Mat img1 = img;
//设定图片的大小
resize(img, img, Size(4096, 2160));
Mat gray, canny, binaryImage;
cvtColor(img, gray, CV_RGB2GRAY);
threshold(gray, binaryImage, 100, 225, THRESH_BINARY);
imshow("binaryImage", binaryImage);
Canny(binaryImage, canny, 50, 120);
vector lines;
HoughLinesP(canny, lines, 1, CV_PI / 180, 50, 200, 30);
int q1 = 0; //垂直直线
int q = 0; //不是垂直直线的条数
double k[20] ,b[20];//用来存放至直线的y=kx+b，这个地方用来存放k和b,为什么要变成20,因为他里面不能够放入变量
//这里设定当y相同的时候求取x的值，y设定为2160/2
double X[20];
double avX = 0;//x的平均值
for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
{
Vec4i I = lines[i];
double x1 = I[0];
double y1 = I[1];
double x2 = I[2];
double y2 = I[3];
//筛选满足条件的点
if (abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) > 50)
{
//将满足条件的点画出
line(img, Point2d(x1, y1), Point2d(x2, y2), Scalar(0, 255, 255 ), 2);
cout << i << " " << "(" << x1 << "," << y1 << ")" << " " << "(" << x2 << "," << y2 << ")" << endl;
if (x1 != x2)
{
//求取直线
k[i] = (double)((y1 - y2) / (x1 - x2));
b[i] = (double)(y1 - k[i] * x1);
X[i] = (double)((2160.0f / 2.0f) - b[i]) / k[i];
avX = avX + X[i];
cout << "k[i]:" << k[i] << " " << "b[i]:" << b[i] << " X[i]:" << b[i] << " avX:" << avX << endl;
q++;
}
else {
X[i] = x1;
avX = avX + X[i];
q1++;
}
}
}
imshow("img2", img);
imwrite("shuchu.png", img);
cout << "直线的条数:" << q +q1 < 50)
{
if (X[i] > avX && (x1-x2 !=0 ))
{
cout << "右侧直线:" << i << endl;
double e = k[i];//抽取右侧直线的斜率
int i3 = i;//记录此时的右侧直线的i值
for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
{
Vec4i I = lines[i];
double x1 = I[0];
double y1 = I[1];
double x2 = I[2];
double y2 = I[3];
//筛选满足条件的点
if (abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) > 50 )
{
if (X[i] <= avX && (x1 - x2 != 0))//左侧直线操作
{
if (min < abs(k[i] - e))
{
min = abs(k[i] - e);
i2 = i;
i1 = i3;
}
}
}
}
}
else
{
cout << "左侧直线:" << i << endl;
}
}
}
cout << "两条最为相近的直线: " << "左边直线:" << i2 << " 右边直线:" << i1 << endl;
/*
int x31 = 0,x32 = 4096,x41 = 0,x42 = 4096 ;
int y31, y32, y41, y42;
y31 = k[i2] * x31 + b[i2];
y32 = k[i2] * x32 + b[i2];
y41 = k[i1] * x41 + b[i1];
y42 = k[i1] * x42 + b[i1];
*/
resize(img1, img1, Size(4096, 2160));
Vec4i I = lines[i2];
double x31 = I[0];
double y31 = I[1];
double x32 = I[2];
double y32 = I[3];
line(img1, Point2d(x31, y31), Point2d(x32, y32), Scalar(0, 255, 255), 2);
line(img1, Point2d(1706, 999), Point2d(1725, 1354), Scalar(0, 255, 255), 2);
line(img1, Point2d(1767, 479), Point2d(1781, 693), Scalar(0, 255, 255), 2);
I = lines[i1];
double x41 = I[0];
double y41 = I[1];
double x42 = I[2];
double y42 = I[3];
line(img1, Point2d(x41, y41), Point2d(x42, y42), Scalar(0, 255, 255), 2);
imshow("img3", img1);
imwrite("shuchu3.png", img1);
waitKey(0);
return 0;
} 输出结果:
进而得到最为相似的平行的两条直线.
接下来就是将上述的直线进行拟合成为一条直线.
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat img = imread("result1.png");
Mat img1 = img;
//设定图片的大小
resize(img, img, Size(4096, 2160));
Mat gray, canny, binaryImage;
cvtColor(img, gray, CV_RGB2GRAY);
threshold(gray, binaryImage, 100, 225, THRESH_BINARY);
imshow("binaryImage", binaryImage);
Canny(binaryImage, canny, 50, 120);
vector lines;
HoughLinesP(canny, lines, 1, CV_PI / 180, 50, 200, 30);
int q1 = 0; //垂直直线
int q = 0; //不是垂直直线的条数
double k[20] ,b[20];//用来存放至直线的y=kx+b，这个地方用来存放k和b,为什么要变成20,因为他里面不能够放入变量
//这里设定当y相同的时候求取x的值，y设定为2160/2
double X[20];
double avX = 0;//x的平均值
for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
{
Vec4i I = lines[i];
double x1 = I[0];
double y1 = I[1];
double x2 = I[2];
double y2 = I[3];
//筛选满足条件的点
if (abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) > 50)
{
//将满足条件的点画出
line(img, Point2d(x1, y1), Point2d(x2, y2), Scalar(0, 255, 255 ), 2);
cout << i << " " << "(" << x1 << "," << y1 << ")" << " " << "(" << x2 << "," << y2 << ")" << endl;
if (x1 != x2)
{
//求取直线
k[i] = (double)((y1 - y2) / (x1 - x2));
b[i] = (double)(y1 - k[i] * x1);
X[i] = (double)((2160.0f / 2.0f) - b[i]) / k[i];
avX = avX + X[i];
cout << "k[i]:" << k[i] << " " << "b[i]:" << b[i] << " X[i]:" << b[i] << " avX:" << avX << endl;
q++;
}
else {
X[i] = x1;
avX = avX + X[i];
q1++;
}
}
}
imshow("img2", img);
imwrite("shuchu.png", img);
cout << "直线的条数:" << q +q1 < 50)
{
if (X[i] > avX && (x1-x2 !=0 ))
{
cout << "右侧直线:" << i << endl;
double e = k[i];//抽取右侧直线的斜率
int i3 = i;//记录此时的右侧直线的i值
for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
{
Vec4i I = lines[i];
double x1 = I[0];
double y1 = I[1];
double x2 = I[2];
double y2 = I[3];
//筛选满足条件的点
if (abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) > 50 )
{
if (X[i] <= avX && (x1 - x2 != 0))//左侧直线操作
{
if (min < abs(k[i] - e))
{
min = abs(k[i] - e);
i2 = i;
i1 = i3;
}
}
}
}
}
else
{
cout << "左侧直线:" << i << endl;
}
}
}
cout << "两条最为相近的直线: " << "左边直线:" << i2 << " 右边直线:" << i1 << endl;
/*
int x31 = 0,x32 = 4096,x41 = 0,x42 = 4096 ;
int y31, y32, y41, y42;
y31 = k[i2] * x31 + b[i2];
y32 = k[i2] * x32 + b[i2];
y41 = k[i1] * x41 + b[i1];
y42 = k[i1] * x42 + b[i1];
*/
resize(img1, img1, Size(4096, 2160));
Vec4i I = lines[i2];
double x31 = I[0];
double y31 = I[1];
double x32 = I[2];
double y32 = I[3];
line(img1, Point2d(x31, y31), Point2d(x32, y32), Scalar(0, 255, 255), 2);
I = lines[i1];
double x41 = I[0];
double y41 = I[1];
double x42 = I[2];
double y42 = I[3];
line(img1, Point2d(x41, y41), Point2d(x42, y42), Scalar(0, 255, 255), 2);
//画出拟合直线
double K = (double)(k[i2] + k[i1]) / 2.0;
double B = (double)(b[i2] + b[i1]) / 2.0;
double x51 = 0;
double y51 = K * x51 + B;
double x52 = 4096;
double y52 = K * x52 + B;
line(img1, Point2d(x51, y51), Point2d(x52, y52), Scalar(255, 0, 0), 3);
imshow("img3", img1);
imwrite("shuchu3.png", img1);
waitKey(0);
return 0;
} 输出结果:
就是这样,上述思路之中主要是进行提取两条平行线的思路需要注意,一步一步来就是非常简单的.
最终版,但是上面的代码并不能检测到竖直直线的存在,反正最后写出来了,可麻烦了,代码不想看第二遍,代码如下所示:
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat img = imread("左相机123.bmp");
Mat img1 = img;
Mat img3 = imread("左相机123.bmp");
//设定图片的大小
resize(img, img, Size(4096, 2160));
Mat gray, canny, binaryImage;
cvtColor(img, gray, CV_RGB2GRAY);
threshold(gray, binaryImage, 150, 220, THRESH_BINARY);
imshow("binaryImage", binaryImage);
Canny(binaryImage, canny, 50, 120);
vector lines;
HoughLinesP(canny, lines, 1, CV_PI / 180, 50, 200, 30);
int q1 = 0; //垂直直线
int q2 = 0;
int qs = 0;
bool S = false;//是否存在左右直线
int q = 0; //不是垂直直线的条数
double k[20] ,b[20];//用来存放至直线的y=kx+b，这个地方用来存放k和b,为什么要变成20,因为他里面不能够放入变量
//这里设定当y相同的时候求取x的值，y设定为2160/2
double X[20];//放入的是数竖直的线
double avX = 0;//x的平均值 __ 不包括竖直直线
double avXS = 0;//数值直线
double maxR = 0;//记录竖直差
double maxL = 0;
double xr, xl;
for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
{
Vec4i I = lines[i];
double x1 = I[0];
double y1 = I[1];
double x2 = I[2];
double y2 = I[3];
//筛选满足条件的点
if (abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) > 50)
{
//将满足条件的点画出
line(img, Point2d(x1, y1), Point2d(x2, y2), Scalar(0, 255, 255), 2);
cout << i << " " << "(" << x1 << "," << y1 << ")" << " " << "(" << x2 << "," << y2 << ")" << endl;
if (x1 != x2)
{
//求取直线
k[i] = (double)((y1 - y2) / (x1 - x2));
b[i] = (double)(y1 - k[i] * x1);
X[i] = (double)((2160.0f / 2.0f) - b[i]) / k[i];
avX = avX + X[i];
cout << "k[i]:" << k[i] << " " << "b[i]:" << b[i] << " X[i]:" << b[i] << " avX:" << avX << endl;
q++;
}
else {//竖直直线
X[i] = x1;
avX = avX + X[i];
avXS = avXS + X[i];
qs++;
if ((avX / qs - X[i]) > 5)/**************************************************************************************************************************************************/
{
S = true;
}
}
}
}
avXS = avXS / qs;
cout << "中间竖直直线x坐标" << avXS << endl;
for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
{
Vec4i I = lines[i];
double x1 = I[0];
double y1 = I[1];
double x2 = I[2];
double y2 = I[3];
//筛选满足条件的点
if (abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) > 50)
{
if(S == true && x1 == x2)//两条直线之间的距离大于5个像素
{
if ((maxR < abs(x1 - avXS)) && x1 >= avXS)//选出最小的右侧竖直直线
{
maxR = abs(x1 - avXS);
cout << "maxR:" << maxR << endl;
q2++;
}
else if (x1 >= avXS) {
q2++;
cout << "maxR:" << maxR << endl;
}
if ((maxL < abs(x1 - avXS)) && x1 <= avXS)//选出最小的右侧竖直直线
{
maxL = abs(x1 - avXS);
cout << "maxL:" << maxL << endl;
q1++;
}
else if (x1 <= avXS)
{
q1++;
cout << "maxL:" << maxL << endl;
}
}
}
}
imshow("img2", img);
imwrite("shuchu.png", img);
waitKey(0);
cout << "直线的总条数:" << q + q1 + q2 < 50)
{
if ((q1 > 0) && (q2 > 0) && (x1 - x2 == 0 ))//说明是存在两条竖直的直线
{
if ( (x1 >= avXS) && (maxR == abs(x1 - avXS)))//选出最大的右侧竖直直线
{
//划线并且记录
line(img3, Point2d(x1, 0), Point2d(x1, 2160), Scalar(0, 255, 255), 2);
xrpoint = x1;
cout << "总直线x平均坐标1" << xrpoint << endl;
cout << "划线" << endl;
}
if ((x1 <= avXS) && (maxL == abs(x1 - avXS)))//选出最小的左侧竖直直线
{
//划线并且记录
line(img3, Point2d(x1, 0), Point2d(x1, 2160), Scalar(0, 255, 255), 2);
xlpoint = x1;
cout << "总直线x平均坐标2" << xlpoint << endl;
cout << "划线" << endl;
}
}
else if ((x1-x2 !=0 ))//右侧不是竖直直线---这个地方是之前写的,可以运行
{
cout << "右侧不是竖直的直线:" << i << endl;
double e = k[i];//抽取右侧直线的斜率
int i3 = i;//记录此时的右侧直线的i值
for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
{
Vec4i I = lines[i];
double x1 = I[0];
double y1 = I[1];
double x2 = I[2];
double y2 = I[3];
//筛选满足条件的点
if (abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) > 50 )
{
if (X[i] <= avX && (x1 - x2 != 0))//左侧不是竖直直线操作
{
if (min < abs(k[i] - e))
{
min = abs(k[i] - e);
i2 = i;
i1 = i3;
}
}
}
}
}
else
{
cout << "左侧直线:" << i << endl;
}
}
}
/*
int x31 = 0,x32 = 4096,x41 = 0,x42 = 4096 ;
int y31, y32, y41, y42;
y31 = k[i2] * x31 + b[i2];
y32 = k[i2] * x32 + b[i2];
y41 = k[i1] * x41 + b[i1];
y42 = k[i1] * x42 + b[i1];
*/
if (q1 > 0 && q2 > 0)
{
//resize(img3, img3, Size(4096, 2160));
line(img3, Point2d((xlpoint+ xrpoint)/2.0, 0), Point2d((xlpoint + xrpoint) / 2.0, 2160), Scalar(255, 0, 255), 2);
cout << "存在两条竖直直线:" << "情况一:" << endl;
imwrite("输出最终结果直线.png", img3);
resize(img3, img3, Size(1024, 540));//显示改变大小
imshow("img3", img3);
waitKey(0);
}
else {
resize(img1, img1, Size(4096, 2160));
Vec4i I = lines[i2];
double x31 = I[0];
double y31 = I[1];
double x32 = I[2];
double y32 = I[3];
line(img1, Point2d(x31, y31), Point2d(x32, y32), Scalar(0, 255, 255), 2);
I = lines[i1];
double x41 = I[0];
double y41 = I[1];
double x42 = I[2];
double y42 = I[3];
line(img1, Point2d(x41, y41), Point2d(x42, y42), Scalar(0, 255, 255), 2);
//画出拟合直线
double K = (double)(k[i2] + k[i1]) / 2.0;
double B = (double)(b[i2] + b[i1]) / 2.0;
double x51 = 0;
double y51 = K * x51 + B;
double x52 = 4096;
double y52 = K * x52 + B;
line(img1, Point2d(x51, y51), Point2d(x52, y52), Scalar(255, 0, 0), 3);
cout << "斜率K:" << K << " B:" << B << endl;
imwrite("shuchu3.png", img1);
resize(img1, img1, Size(1024, 540));//显示改变大小
imshow("img3", img1);
waitKey(0);
}
return 0;
} 效果图:
左右两条是提取的竖直直线,中间就是自己想要的那一条直线.