cvHoughLines2霍夫直线检测函数详解及源码解析
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博文目录
- 一. 前言
- 二. cvHoughLines2函数定义
-
- (一) 函数说明
- (二) 函数使用
- 三. 源码解析
-
- (一) HoughLines、HoughLinesP源码
- (二) cvHoughLines2源码解析
- 四. 总结
一. 前言
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，利用Hough变换在二值图像中找到直线。本文主要介绍opencv自带的几种直线检测函数，以及主要检测函数cvHoughLines2()的源码解析。
二. cvHoughLines2函数定义
目前opencv直线检测方法有如下三种：
1. CV_HOUGH_STANDARD(SHT)
传统或标准Hough变换.每一个线段由两个浮点数(ρ,θ)表示，此中ρ是原点(0,0)到直线的距
离，θ表示线段与x-轴之间的夹角。是以，矩阵类型必须是 CV_32FC2 type.
2. CV_HOUGH_PROBABILISTIC(PPHT)
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条
直线。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.
3. CV_HOUGH_MULTI_SCALE(MSHT)
传统 Hough 变换的多标准变种。线段的编码体式格式与 CV_HOUGH_STANDARD 的一致。
opencv自带的几种直线检测函数，如下：
| 序号 | 使用方式 | 函数名称 |
|---|---|---|
| 1 | C接口 | cvHoughLines2() |
| 2 | C++接口-SHT,MSHT | HoughLines() |
| 3 | C++接口-PPHT | HoughLinesP() |
(一) 函数说明
！！！注意：参数中的theta为检测直线对应的垂线角度，从后面的源码解析可以看出。
// 1.C接口
CV_IMPL CvSeq*
cvHoughLines2( CvArr* src_image, void* lineStorage, int method,
double rho, double theta, int threshold,
double param1, double param2 )
函数说明：C接口中的hough检测实现了上述三种检测方法，调用时可通过method设置检测方法。
返 回 值：返回找到的线段序列.
参数说明：
src_image 输入 8-比特、单通道 (二值) 图像
lineStorage 指向保存结果位置的指针，既可以是内存块cvMemoryStorage，
也可以是Ｎ*1的矩阵数列(行数Ｎ将有助于限制直线的最大数量)
method 采用的检测方法，可以是
CV_HOUGH_STANDARD(SHT)
CV_HOUGH_PROBABILISTIC(PPHT)
CV_HOUGH_MULTI_SCALE(MSHT)
rho 以像素为单位的距离精度。另一种形容方式是直线搜索时的进步尺寸的
单位半径。一般设置为１
theta 以弧度为单位的角度精度.另一种形容方式是直线搜索时的进步尺寸的
单位角度.一般设置为CV_PI/180.
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.阈值>threshold的线段才可以被检测通过并返回到
结果中.
param1 1)对传统 Hough 变换，不使用(0).
2)对概率 Hough 变换，它是最小线段长度.x方向或y向有一者距离满足
要求即可.
3)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 1)对传统 Hough 变换，不使用 (0).
2)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。
3)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).
// 2.C++接口
// 标准和多尺度霍夫变换函数
void HoughLines(InputArray image, OutputArray lines,
double rho, double theta, int threshold,
double srn=0, double stn=0 )
函数说明：此函数实现了标准霍夫变换SHT和多尺度霍夫变换MSHT进行直线检测。
调用时可通过method设置检测方法。
参数说明：
image InputArray类型的image，输入图像，即源图像，需为8位的单通道二进
制，可将任意的源图载入进来由函数修改成此格式后，填在此处。
lines OutputArray类型的lines，储存检测到线条的输出矢量.每一条线由
(ρ,θ)，其中，ρ是离坐标原点((0,0)(也就是图像的左上角)的距离.
θ是弧度线条旋转角度（0~垂直线，π/2~水平线).
rho 同cvHoughLines2中参数说明
theta 同cvHoughLines2中参数说明
threshold 同cvHoughLines2中参数说明
srn 默认值0
对于多尺度霍夫变换，是第三个参数进步尺寸rho的除数距离。
粗略的累加器进步尺寸直接是第三个参数rho，而精确的累加器进步尺寸为
rho/srn。
stn 默认值0
对于多尺度霍夫变换，srn表示第四个参数进步尺寸的单位角度theta的
除数距离。且如果srn和stn同时为0，就表示使用经典的霍夫变换。否则，
这两个参数应该都为正数。
// 概率霍夫变换
void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines,
double rho, double theta, int threshold,
double minLineLength=0, double maxLineGap=0 )
函数说明：C++接口将概率霍夫变换单独出来的函数。
参数说明：
image 同HoughLines中参数说明
lines 同HoughLines中参数说明
rho 同cvHoughLines2中参数说明
theta 同cvHoughLines2中参数说明
threshold 同cvHoughLines2中参数说明
minLineLength 同cvHoughLines2中参数param1-2)说明
maxLineGap 同cvHoughLines2中参数param2-2)说明
(二) 函数使用
- cvHoughLines2示例
#include - 对于HoughLines、HoughLinesP使用，可直接参照毛星云博客，大佬写的非常详细，这里贴上链接。
毛星云hough直线检测
三. 源码解析
(一) HoughLines、HoughLinesP源码
先贴出HoughLines、HoughLinesP函数源码，可以看出，二者最终都调用了cvHoughLines2函数，因此，我们直接对cvHoughLines2源码进行解析。
void cv::HoughLines( InputArray _image, OutputArray _lines,
double rho, double theta, int threshold,
double srn, double stn )
{
Ptr<CvMemStorage> storage = cvCreateMemStorage(STORAGE_SIZE);
Mat image = _image.getMat();
CvMat c_image = image;
CvSeq* seq = cvHoughLines2( &c_image, storage, srn == 0 && stn == 0 ?
CV_HOUGH_STANDARD : CV_HOUGH_MULTI_SCALE,
rho, theta, threshold, srn, stn );
seqToMat(seq, _lines);
}
void cv::HoughLinesP( InputArray _image, OutputArray _lines,
double rho, double theta, int threshold,
double minLineLength, double maxGap )
{
Ptr<CvMemStorage> storage = cvCreateMemStorage(STORAGE_SIZE);
Mat image = _image.getMat();
CvMat c_image = image;
CvSeq* seq = cvHoughLines2( &c_image, storage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC,
rho, theta, threshold, minLineLength, maxGap );
seqToMat(seq, _lines);
}
(二) cvHoughLines2源码解析
这里主要对概率霍夫变换和标准变换进行分析，直接上源码，注释在代码中~
- cvHoughLines2，method处是代码核心，分别调用了三种检测方法的函数，2、3直接进行标准变换和概率霍夫变换函数的源码解析。
// cvHoughLines2
CV_IMPL CvSeq*
cvHoughLines2( CvArr* src_image, void* lineStorage, int method,
double rho, double theta, int threshold,
double param1, double param2 )
{
CvSeq* result = 0;
CvMat stub, *img = (CvMat*)src_image;
CvMat* mat = 0;
CvSeq* lines = 0;
CvSeq lines_header;
CvSeqBlock lines_block;
int lineType, elemSize;
int linesMax = INT_MAX;
int iparam1, iparam2;
img = cvGetMat( img, &stub );
if( !CV_IS_MASK_ARR(img))
CV_Error( CV_StsBadArg, "The source image must be 8-bit, single-channel" );
if( !lineStorage )
CV_Error( CV_StsNullPtr, "NULL destination" );
if( rho <= 0 || theta <= 0 || threshold <= 0 )
CV_Error( CV_StsOutOfRange, "rho, theta and threshold must be positive" );
if( method != CV_HOUGH_PROBABILISTIC )
{
lineType = CV_32FC2;
elemSize = sizeof(float)*2;
}
else
{
lineType = CV_32SC4;
elemSize = sizeof(int)*4;
}
if( CV_IS_STORAGE( lineStorage ))
{
lines = cvCreateSeq( lineType, sizeof(CvSeq), elemSize, (CvMemStorage*)lineStorage );
}
else if( CV_IS_MAT( lineStorage ))
{
mat = (CvMat*)lineStorage;
if( !CV_IS_MAT_CONT( mat->type ) || (mat->rows != 1 && mat->cols != 1) )
CV_Error( CV_StsBadArg,
"The destination matrix should be continuous and have a single row or a single column" );
if( CV_MAT_TYPE( mat->type ) != lineType )
CV_Error( CV_StsBadArg,
"The destination matrix data type is inappropriate, see the manual" );
lines = cvMakeSeqHeaderForArray( lineType, sizeof(CvSeq), elemSize, mat->data.ptr,
mat->rows + mat->cols - 1, &lines_header, &lines_block );
linesMax = lines->total;
cvClearSeq( lines );
}
else
CV_Error( CV_StsBadArg, "Destination is not CvMemStorage* nor CvMat*" );
iparam1 = cvRound(param1);
iparam2 = cvRound(param2);
switch( method )
{
case CV_HOUGH_STANDARD:
icvHoughLinesStandard( img, (float)rho,
(float)theta, threshold, lines, linesMax );
break;
case CV_HOUGH_MULTI_SCALE:
icvHoughLinesSDiv( img, (float)rho, (float)theta,
threshold, iparam1, iparam2, lines, linesMax );
break;
case CV_HOUGH_PROBABILISTIC:
icvHoughLinesProbabilistic( img, (float)rho, (float)theta,
threshold, iparam1, iparam2, lines, linesMax );
break;
default:
CV_Error( CV_StsBadArg, "Unrecognized method id" );
}
if( mat )
{
if( mat->cols > mat->rows )
mat->cols = lines->total;
else
mat->rows = lines->total;
}
else
result = lines;
return result;
}
- 标准霍夫变换
static void
icvHoughLinesStandard( const CvMat* img, float rho, float theta,
int threshold, CvSeq *lines, int linesMax )
{
const uchar* image;
int step, width, height;
int numangle, numrho;
int total = 0;
int i, j;
float irho = 1 / rho;
double scale;
CV_Assert( CV_IS_MAT(img) && CV_MAT_TYPE(img->type) == CV_8UC1 );
image = img->data.ptr;
step = img->step;
width = img->cols;
height = img->rows;
numangle = cvRound(CV_PI / theta); //极坐标空间theta轴细分程度
numrho = cvRound(((width + height) * 2 + 1) / rho); //极坐标空间rho轴细分程度
//实质最小可以取图像两个对角之间的最大距离，eg: M*N的图片最大距离为sqrt(M^2+N^2)
//如上计算，显然>sqrt(M^2+N^2), 使得计算分辨率更高
_accum.allocate((numangle+2) * (numrho+2)); //多分配一行一列，主要是方便stage
//2中4邻域的比较，否则比较时会溢出
_sort_buf.allocate(numangle * numrho);
_tabSin.allocate(numangle);
_tabCos.allocate(numangle);
int *accum = _accum, *sort_buf = _sort_buf;
float *tabSin = _tabSin, *tabCos = _tabCos;
memset( accum, 0, sizeof(accum[0]) * (numangle+2) * (numrho+2) );
float ang = 0;
for(int n = 0; n < numangle; ang += theta, n++ )
{
tabSin[n] = (float)(sin((double)ang) * irho); //做好tabSin数组，后面备查
tabCos[n] = (float)(cos((double)ang) * irho); //做好tabCos数组，后面备查
}
// stage 1. fill accumulator
for( i = 0; i < height; i++ )
for( j = 0; j < width; j++ )
{
if( image[i * step + j] != 0 ) //二值图像非零点
for(int n = 0; n < numangle; n++ )
{
int r = cvRound( j * tabCos[n] + i * tabSin[n] ); //ρ = x cos θ + y sin θ
r += (numrho - 1) / 2; //距离偏移一半,r有负值，使r取值在[0,numrho - 1]区间
accum[(n+1) * (numrho+2) + r+1]++; //累加器相应单元+1，
//n+1是为了第一行空出来
//numrho+2 是总共的列数
//r+1把第一列空出来，stage 2需要比较4邻域累加器中值的大小
}
}
// stage 2. find local maximums
for(int r = 0; r < numrho; r++ )
for(int n = 0; n < numangle; n++ )
{
int base = (n+1) * (numrho+2) + r+1; //累加器空间的索引，与stage 1中相同
if( accum[base] > threshold &&
accum[base] > accum[base - 1] && accum[base] >= accum[base + 1] &&
accum[base] > accum[base - numrho - 2] && accum[base] >= accum[base + numrho + 2] )
sort_buf[total++] = base;
}
// stage 3. sort the detected lines by accumulator value
icvHoughSortDescent32s( sort_buf, total, accum ); //opencv自带排序函数，
//降序排列，降序排列后的数据在accum中的序号赋给sort_buf
// stage 4. store the first min(total,linesMax) lines to the output buffer
linesMax = MIN(linesMax, total);
scale = 1./(numrho+2);
for( i = 0; i < linesMax; i++ )
{
CvLinePolar line;
int idx = sort_buf[i]; //累加器空间accum的序号
int n = cvFloor(idx*scale) - 1; //cvFloor()将浮点数转换为不大于该参数的整数
//除以(numrho + 2)并减1→获得行数
int r = idx - (n+1)*(numrho+2) - 1; //获得列数
line.rho = (r - (numrho - 1)*0.5f) * rho; //0.5=1/2，距离大小，与之前偏移相对应
line.angle = n * theta; //角度大小
cvSeqPush( lines, &line ); //直线以(ρ，r)装到lines中
}
}
- 概率霍夫变换
// icvHoughLinesProbabilistic
static void
icvHoughLinesProbabalistic( CvMat* image,
float rho, float theta, int threshold,
int lineLength, int lineGap,
CvSeq *lines, int linesMax )
{
CvMat* accum = 0;//累加器
CvMat* mask = 0;//保存0,1图像
CvMat* trigtab = 0;//保存cos、sin与距离精度（irho）的乘积
CvMemStorage* storage = 0;
CV_FUNCNAME( "icvHoughLinesProbalistic" );
__BEGIN__;
CvSeq* seq;
CvSeqWriter writer;
int width, height;
int numangle, numrho;
float ang;
int r, n, count;
CvPoint pt;
float irho = 1 / rho;
CvRNG rng = cvRNG(-1);//产生随机数
const float* ttab;
uchar* mdata0;
CV_ASSERT( CV_IS_MAT(image) && CV_MAT_TYPE(image->type) == CV_8UC1 );
width = image->cols;
height = image->rows;
numangle = cvRound(CV_PI / theta);
numrho = cvRound(((width + height) * 2 + 1) / rho);
CV_CALL( accum = cvCreateMat( numangle, numrho, CV_32SC1 ));
CV_CALL( mask = cvCreateMat( height, width, CV_8UC1 ));
CV_CALL( trigtab = cvCreateMat( 1, numangle, CV_32FC2 ));
cvZero( accum );
CV_CALL( storage = cvCreateMemStorage(0) );
for( ang = 0, n = 0; n < numangle; ang += theta, n++ )
{
trigtab->data.fl[n*2] = (float)(cos(ang) * irho);
trigtab->data.fl[n*2+1] = (float)(sin(ang) * irho);
}
ttab = trigtab->data.fl;
mdata0 = mask->data.ptr;
CV_CALL( cvStartWriteSeq( CV_32SC2, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint), storage, &writer ));
//第一步生成0,1图像，即：选择非零的点
// stage 1. collect non-zero image points
for( pt.y = 0, count = 0; pt.y < height; pt.y++ )
{
const uchar* data = image->data.ptr + pt.y*image->step;
uchar* mdata = mdata0 + pt.y*width;
for( pt.x = 0; pt.x < width; pt.x++ )
{
if( data[pt.x] )
{
mdata[pt.x] = (uchar)1;
CV_WRITE_SEQ_ELEM( pt, writer );//存入链表
}
else
mdata[pt.x] = 0;
}
}
seq = cvEndWriteSeq( &writer );
count = seq->total;
//随机处理
// stage 2. process all the points in random order
for( ; count > 0; count-- )
{
// choose random point out of the remaining ones
int idx = cvRandInt(&rng) % count;//生成随机数
int max_val = threshold-1, max_n = 0;
CvPoint* pt = (CvPoint*)cvGetSeqElem( seq, idx );
CvPoint line_end[2] = {{0,0}, {0,0}};
float a, b;
int* adata = accum->data.i;
int i, j, k, x0, y0, dx0, dy0, xflag;
int good_line;
const int shift = 16;
i = pt->y;
j = pt->x;
//注意这行代码是为了覆盖pt指向的内容，也就是说pt指向的链表seq的内容被count-1位置上的内容覆盖了
// "remove" it by overriding it with the last element
*pt = *(CvPoint*)cvGetSeqElem( seq, count-1 );
// check if it has been excluded already (i.e. belongs to some other line)
if( !mdata0[i*width + j] )
continue;
//更新 累加器，查找最大概率的线
// update accumulator, find the most probable line
for( n = 0; n < numangle; n++, adata += numrho )
{
r = cvRound( j * ttab[n*2] + i * ttab[n*2+1] );
r += (numrho - 1) / 2;//r有负值，使r取值在[0,numrho - 1]区间
int val = ++adata[r];
if( max_val < val )
{
max_val = val;
max_n = n;
}
}
//如果点的个数max_val < threshold 就被认为是不符合条件的候选点（i，j）
// if it is too "weak" candidate, continue with another point
if( max_val < threshold )
continue;
//如果点的个数max_val >= threshold 就被认为是符合条件的候选点（i，j）
// from the current point walk in each direction
// along the found line and extract the line segment
//极坐标中的方向角是直线的垂线与极轴正向的夹角，在图像中夹角是第四象限的角
//（极轴正向逆时针旋转，极轴就是在平面直角坐标系中的x轴正方向，对于图像来说，y轴正向是向下的）
//所以sin取负值，cos不变
a = -ttab[max_n*2+1];
b = ttab[max_n*2];
x0 = j;
y0 = i;
//计算步长dx0，dy0
if( fabs(a) > fabs(b) )
{
xflag = 1;
dx0 = a > 0 ? 1 : -1;
dy0 = cvRound( b*(1 << shift)/fabs(a) );
y0 = (y0 << shift) + (1 << (shift-1));
//1 << shift这是为了把浮点数计算转化为整数计算
}
else
{
xflag = 0;
dy0 = b > 0 ? 1 : -1;
dx0 = cvRound( a*(1 << shift)/fabs(b) );
x0 = (x0 << shift) + (1 << (shift-1));
}
//当点的位置和cos、sin确定后，每条直线都有两个方向
for( k = 0; k < 2; k++ )
{
int gap = 0, x = x0, y = y0, dx = dx0, dy = dy0;
if( k > 0 ) //控制两个方向（正好相反）
dx = -dx, dy = -dy;
// walk along the line using fixed-point arithmetics,
// stop at the image border or in case of too big gap
for( ;; x += dx, y += dy )
{
uchar* mdata;
int i1, j1;
if( xflag )
{
j1 = x;
i1 = y >> shift;
}
else
{
j1 = x >> shift;
i1 = y;
}
if( j1 < 0 || j1 >= width || i1 < 0 || i1 >= height )
break;
mdata = mdata0 + i1*width + j1;
// for each non-zero point:
// update line end,
// clear the mask element
// reset the gap
if( *mdata )
{
gap = 0;
line_end[k].y = i1;
line_end[k].x = j1;
}
else if( ++gap > lineGap )//像素间隙大于lineGap 则退出
break;
}
}
//分别计算X、Y方向距离
good_line = abs(line_end[1].x - line_end[0].x) >= lineLength ||
abs(line_end[1].y - line_end[0].y) >= lineLength;
for( k = 0; k < 2; k++ )
{
int x = x0, y = y0, dx = dx0, dy = dy0;
if( k > 0 )
dx = -dx, dy = -dy;
// walk along the line using fixed-point arithmetics,
// stop at the image border or in case of too big gap
for( ;; x += dx, y += dy )
{
uchar* mdata;
int i1, j1;
if( xflag )
{
j1 = x;
i1 = y >> shift;
}
else
{
j1 = x >> shift;
i1 = y;
}
mdata = mdata0 + i1*width + j1;
// for each non-zero point:
// update line end,
// clear the mask element
// reset the gap
//如果*mdata == 1则设置为0，去除已经检测过的点
if( *mdata )
{
//如果是直线，则去除累加器里面的值
if( good_line )
{
adata = accum->data.i;
for( n = 0; n < numangle; n++, adata += numrho )
{
r = cvRound( j1 * ttab[n*2] + i1 * ttab[n*2+1] );
r += (numrho - 1) / 2;//r有负值，使r取值在[0,numrho - 1]区间
adata[r]--;
}
}
*mdata = 0;
}
if( i1 == line_end[k].y && j1 == line_end[k].x )
break;
}
}
if( good_line )
{
CvRect lr = { line_end[0].x, line_end[0].y, line_end[1].x, line_end[1].y };
cvSeqPush( lines, &lr );
if( lines->total >= linesMax )
EXIT;
}
}
__END__;
cvReleaseMat( &accum );
cvReleaseMat( &mask );
cvReleaseMat( &trigtab );
cvReleaseMemStorage( &storage );
}
四. 总结
今天的博客就到这里啦，欢迎大家在评论区互相学习讨论，我们下期见，三连哦~
参考链接：
1.【OpenCV入门教程之十四】OpenCV霍夫变换：霍夫线变换，霍夫圆变换合辑
2. openCV cvHoughLines2 函数源码解析（CV_HOUGH_PROBABILISTIC 基于概率的霍夫变换）
3. 第六章 - 图像变换 - 霍夫线变换(cvHoughLines2)