利用霍夫变换做直线检测的原理及使用OpenCV函数HoughLines和HoughLinesP()进行直线检测的示例代码

霍夫变换的原理，请大家参考下面这篇博文：
https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557

霍夫变换进行直线检测分为两种实现方式：标准霍夫变换和概率霍夫变换。在OpenCV利用标准霍夫变换实现线检测中的函数是HoughLines()，利用概率霍夫变实现线检测的函数是HoughLinesP()。

标准霍夫变换本质上是把图像映射到它的参数空间上，它需要计算所有的M个边缘点，这样它的运算量和所需内存空间都会很大。如果在输入图像中只是处理m（m

另外从输出的结果来看，函数HoughLines()返回的是描述直线的极坐标；而函数HoughLinesP()返回的是直线的两个端点。

先介绍函数HoughLines()，其原型如下：

void cv::HoughLines	(	InputArray 	image,
						OutputArray 	lines,
						double 	rho,
						double 	theta,
						int 	threshold,
						double 	srn = 0,
						double 	stn = 0,
						double 	min_theta = 0,
						double 	max_theta = CV_PI 
						)	

参数意义如下：

image---输入图像，即源图像，需为8位的单通道二进制图像。

lines---检测到的线条存储在这个lines数组中，它是一个二维数组。每一条直线由两个极坐标参数表示，即参数ρ和θ，其中ρ为直线距离原点的距离（原点为图像的左上角），θ为直线距原点最近的点的旋转角度。当直线为垂直线时，θ值为0；当直线为水平线时，θ值为π/2(即90度)。

rho---累加器的距离分辨率，以像素为单位。要知道为什么有这个参数，得知道霍夫变换线检测的算法原理才行，具体请参考本文开始给的参考博文链接。

theta---累加器的角度分辨率，以弧度为单位。同样的要知道为什么有这个参数，得知道霍夫变换线检测的算法原理才行，具体请参考本文开始给的参考博文链接。

threshold---为阈值，它表示要判断为一条直线所需的最少度量，显然这个值越大，所判断出的直线越少；这个值越小，所判断出的直线越多。

srn---当进行多尺度的霍夫变换时，这是精确的距离累加器步进值。粗略的距离累加器步进尺寸是第三个参数rho，而精确的距离累加器步进尺寸为rho/srn。

stn---当进行多尺度的霍夫变换时，这是精确的角度累加器步进值。粗略的角度累加器步进尺寸是第四个参数theta，而精确的角度累加器步进尺寸为theta/stn。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。

min_theta---对于标准的霍夫变换和多尺度的霍夫变换，这个值指最小的旋转角度，即θ的最小值，小于这个值的直线将被舍弃。这个值应该介于0到max_theta之间。

max_theta---对于标准的霍夫变换和多尺度的霍夫变换，这个值指最大的旋转角度，即θ的最大值，大于这个值的直线将被舍弃。这个值应该介于min_theta到CV_PI之间。

CV_PI的定义如下：

#define CV_PI   3.1415926535897932384626433832795

关于函数HoughLines()的使用示例，大家可参考我的另一篇博文，链接如下：

https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/51733627

下面介绍概率霍夫变换函数HoughLinesP()

其函数原型如下：

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

image---为输入图像，要求是8位单通道图像。

lines---为输出的直线向量，每条线用4个元素表示，即直线的两个端点的4个坐标值表示。

rho和theta---分别为距离和角度的分辨率，可以理解为极坐系中r和θ的分辨率。

threshold---为阈值，它表示要判断为一条直线所需的最少度量，显然这个值越大，所判断出的直线越少；这个值越小，所判断出的直线越多。

minLineLength---根据threshold提取出的直线长短不一，这个参数以长度对这些直线作一次筛选，小于这个参数值的就被抛弃。显然这个值越大，所判断出的直线越少；这个值越小，所判断出的直线越多。

maxLineGap---最大直线间隙，即如果有两条线段在一条直线上，但它们之间因为有间隙，所以被认为是两个线段，如果这个间隙大于该值，则被认为是两条线段，否则是一条。显然这个值越大，所判断出的直线越少；这个值越小，所判断出的直线越多。比如两条线段之间的距离为5，如果我们把这个值设为3，则因为两条线段之间的距离为5大于3，所以被判定为两条线段；如果我们把这个值设为8，则因为两条线段之间的距离为5小于8，所以被判定为一条线段。所以这个值越大，所判断出的直线越少。

下面是使用函数HoughLinesP()进行直线检测的示例代码：

代码中用到的图像下载链接：https://pan.baidu.com/s/1AcT_pNXGy7w7E2t1qx2xBQ?pwd=dt3g 

//博主微信/QQ 2487872782
//有问题可以联系博主交流
//有图像处理开发需求请联系博主
//图像处理技术交流QQ群 271891601

//OpenCV版本：3.0
//VS版本：2012

#include 
#include 
#include
#include 

#include 

using namespace cv;
using namespace std;

int main( )
{
  cv::Mat srcImage = cv::imread("F:/material/images/P0041-building.jpg", 0);//读取原图像并同时转换为灰度图
  if (!srcImage.data)   
       return -1;

  cv::Mat edgeMat, houghMat;

  // Canny边缘检测后得到二值图像edgeMat
  Canny(srcImage, edgeMat, 50, 200, 3);
  //为了用带颜色的线条将检测到的直线绘制出来，所以从灰度空间转换到BGR空间
  cvtColor(edgeMat, houghMat, CV_GRAY2BGR);


  // 统计概率的霍夫变换
  vector lines;
  HoughLinesP(edgeMat, lines, 1, CV_PI/180, 50, 50, 10 );
  for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ )
  {
    Vec4i l = lines[i];
    // 绘制线检测结果
    line( houghMat, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(0,0,255), 1, CV_AA);
  }

  cv::imshow("srcImage", srcImage);
  cv::imshow("houghMat", houghMat);
  cv::waitKey();
  return 0;
}

运行结果如下：