用霍夫线段检测来判断杯子有没有水

今天一位技术网友碰到一个这样的问题，就是在同一个角度对同一个杯子拍照，那么如何判断杯子里有水无水（该文章经得网友同意后发布）。

如上图所示，第一个杯子当中无水，第二个杯子当中有水。

好在规律是从上面往下拍照的过程当中，有水的杯子的会反射出一条明显的白色曲线。

最后我们一致认为，需要使用OpenCV 的直线检测方法来判断这条反射线的存在。

这样问题就比较简单了，最后利用openCV的HoughLines方法（霍夫直线检测），30多行代码搞定这个问题。

亮出代码之间，我们首先了解下霍夫直线检测。

OpenCV当中，有一种叫做霍夫变换的图像空间变换。类似于傅里叶变换，都是对原坐标系的“重新洗牌”，都是一种从另一个角度来看待图像像素点的一种变换。
对于霍夫变换来说，有很多文章阐述其原理，在这里就不再重复了。
简单来说，经过霍夫变换以后满足：
1）原图像空间中的一条直线，成为霍夫空间中的点。
2）原图像空间中的点，成为霍夫空间中的一条直线
3）霍夫空间中相交的直线，成为原空间中在同一条直线上的点。

openCV利用规则（3）检测图像中的直线。即，通过对相同像素值的点进行叠加，只要在霍夫空间中找到很多相交于一点的直线，那么该点就必然对应原图像中的一条直线。

又因为垂直线的在经过霍夫变换时会遇到分母为0的情况，所以采用极坐标代替笛卡尔坐标来表示原图。

openCV中，通过函数HoughLines来检测直线是否存在，在此，你只需根据具体情况输入相应参数（检测精度，阈值等），就可以让计算机帮你在图像中找到所有直线，函数最终返回一个直线集合。该函数有一个扩展就是HoughLinesP，用来检测线段

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

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经过以上简单了解，我们来看以下HoughLinesP函数的参数及其意义：
1) Img：被检测原图像。
2) Lines: 输出的直线集合。
3) Rho：极坐标中的半径的精度，一般为1。
4) Theta: 极坐标中的角度的精度，一般为π/180。
5) Thres：阈值,值越小检测出的直线越多，反之越少。
6) MinLineLengh：线段的最小长度，默认是0。
7) MaxLineGap：线段的最大间隔，默认为0。

上面判断同一角度去看同一杯子有水，无水的问题，就是利用HoughLinesP这个函数进行线段检测，杯子盛了水了，就会有一些曲线反射出来。所以我们就检测可以得到的线段数量，有水的杯子总比无水的杯子多很多线段。
代码如下

// line1.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
//
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS

#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;


#define EMPTY_THRES 5

#define BI_THRES 80
#define HOUGH_THRES 50
#define LINE_LEN 70
#define LINE_GAP 30
int main(int argc, const char** argv)
{
    cv::CommandLineParser parser(argc, argv,
        "{imagePath|D:/试验/test/line/cup_water.jpg|}");
    string inputName = parser.get<string>("imagePath");
    //读入原图像
    cv::Mat image = imread(inputName);
    cv::Mat gray, bi;
    //原图像转化为灰度图以便进一步处理
    cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    //图像平滑处理，消除噪声。
    medianBlur(gray, gray, 5);

    //转换为二值图像
    threshold(gray, bi, BI_THRES, 255, THRESH_BINARY);
    //初步取得图像边界
    Canny(bi, bi, BI_THRES, 255);

    //检测图像中的线段，返回线段集合
    vector<Vec4f> lines;
    cv::HoughLinesP(bi, lines, 1, CV_PI / 180, HOUGH_THRES, LINE_LEN, LINE_GAP);

    //判断线段集合的数量，多于一定阈值，就认为杯子有水
    int line_count = lines.size();
    if (line_count <= EMPTY_THRES)
    {
        cout << "没水" << endl;
    }
    else
    {
        cout << "有水" << endl;
    }
  
    for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
    {
        Vec4f line = lines[i];
        cv::line(image, Point(line[0], line[1]), Point(line[2], line[3]), Scalar(0, 255, 0),2);
    }
    
    imshow("效果图窗口", image);
    cv::waitKey(0);
   
}

注意：
这里阈值EMPTY_THRES标定空杯的线条数，所以一开始应该传入空杯图像，计算这个阈值。以后再根据线条数大于或小于这个阈值来判断杯中有水无水。
另外，图像的大小改变，也会影响到这个阈值

最终效果图

最后，大家如果有更好更专业的检测方法，欢迎不吝赐教，在下面留言给我。