Hough變換檢測直線

Hough變換檢測直線實(shí)驗(yàn)報(bào)告一，實(shí)驗(yàn)要求用hough算法檢測圖像中的直線算法。使用這一算法來求一幅圖像中的所有大于規(guī)定長度的直線段，設(shè)規(guī)定的長度為20點(diǎn)。二，Hough變換簡介Hough變換是圖像處理中從圖像中識(shí)別幾何形狀的基本方法之一。Hough變換的基本原理在于利用點(diǎn)與線的對偶性，將原始圖像空間的給定的曲線通過曲線表達(dá)形式變?yōu)閰?shù)空間的一個(gè)點(diǎn)。這樣就把原始圖像中給定曲線的檢測問題轉(zhuǎn)化為尋找參數(shù)空間中的峰值問題。圖1Hough變換如上圖所示，在圖像空間，直線上一點(diǎn)轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間就是一條曲線，而且，圖像空間同一直線上的點(diǎn)轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間的曲線一定相交于一點(diǎn)，即參數(shù)空間各曲線的交點(diǎn)對應(yīng)著圖像空間的一條直線，這樣，檢測參數(shù)空間曲線交點(diǎn)就檢測出了圖像空間的直線。三，實(shí)驗(yàn)過程和結(jié)果分析用Hough變換之前,首先要對圖像進(jìn)行邊緣檢測的處理，也即霍夫線變換的直接輸入只能是邊緣二值圖像。本實(shí)驗(yàn)基于VS2008和OPENCV來實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)的步驟如下：(1)讀入圖像，轉(zhuǎn)換成灰度圖像OPENCV中用cvLoadImage函數(shù)來讀取圖像，函數(shù)原型：IplImage*cvLoadImage(constchar*filename,intflags=CV_LOAD_IMAGE_COLOR);filename：要被讀入的文件的文件名(包括后綴)；flags：指定讀入圖像的顏色和深度；例如：cvLoadImage(filename,-1);//默認(rèn)讀取圖像的原通道數(shù)cvLoadImage(filename,0);//強(qiáng)制轉(zhuǎn)化讀取圖像為灰度圖cvLoadImage(filename,1);//讀取彩色圖進(jìn)行邊緣檢測本實(shí)驗(yàn)選擇Canny算子的邊緣檢測,OPENCV中用Canny函數(shù)來進(jìn)行Canny算子的邊緣檢測，函數(shù)原型為：voidcvCanny(constCvArr*image,CvArr*edges,doublethreshold1,doublethreshold2,intaperture_size=3);image：單通道輸入圖像edges：單通道存儲(chǔ)邊緣的輸出圖像threshold1：第一個(gè)閾值threshold2：第二個(gè)閾值aperture_size：算子內(nèi)核大小3，對檢測出的二值圖像進(jìn)行Hough變換OPENCV中用cvHoughLines2函數(shù)來進(jìn)行Hough變換，函數(shù)原型為：CvSeq*cvHonghLines2(CvArr*image,void*line_storage,intmehtod,doublerho,doubletheta,intthreshold,doubleparam1=0,doubleparam2=0);Image：輸入8-比特、單通道(二值)圖像line_storage：檢測到的線段存儲(chǔ)倉Method：Hough變換變量，是下面變量的其中之一CV_HOUGH_STANDARD——傳統(tǒng)或標(biāo)準(zhǔn)Hough變換CV_HOUGH_PROBABILISTIC——概率Hough變換CV_HOUGH_MULTI_SCALE——傳統(tǒng)Hough變換多尺度變種Rho：以象素為單位的距離精度，一般取1Theta：以弧度為單位角度精度,一般取CV_PI/180Threshold：閾值參數(shù)，當(dāng)在一條直線上的像素點(diǎn)數(shù)大于threshold時(shí)，才將該直線作為檢測結(jié)果顯示出來，該值越大，得到直線越少。本實(shí)驗(yàn)中將該值設(shè)為20即可param1/param2：對傳統(tǒng)Hough變換，不使用(0).將檢測出的直線畫在原圖上在OPENCV中顯示圖像用cvShowImage函數(shù)，函數(shù)原型為：voidcvShowImage(constchar*name,constCvArr*image);Name：窗口的名字Image：被顯示的圖像在OPENCV中用cvLine來繪制連接兩個(gè)點(diǎn)的線段，函數(shù)原型為：voidcvLine(CvArr*img,CvPointpt1,CvPointpt2,CvScalarcolor,intthickness=1,intline_type=8,intshift=0);img圖像pt1：線段的第一個(gè)端點(diǎn)pt2：線段的第二個(gè)端點(diǎn)Color：線段的顏色Thickness：線段的粗細(xì)程度line_type：線段的類型8(or0)-8-connectedline（8鄰接)連接線4-4-connectedline(4鄰接)連接線CV_AA-antialiased：線條Shift：坐標(biāo)點(diǎn)的小數(shù)點(diǎn)位數(shù)程序代碼如下：#include<cv.h>#include<iostream>#include<highgui.h>usingnamespacestd;intmain(){ char*path="D:\\zhi2.png";IplImage*src_Img=NULL;src_Img=cvLoadImage(path,1);//加載圖像if(!src_Img)return-1;//顯示原圖像cvNamedWindow("E1",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvShowImage("E1",src_Img);cvWaitKey();IplImage*edge_Img=NULL;edge_Img=cvCreateImage(cvGetSize(src_Img),IPL_DEPTH_8U,1);IplImage*temp_Img=cvCreateImage(cvGetSize(src_Img),IPL_DEPTH_8U,1);cvCvtColor(src_Img,temp_Img,CV_BGR2GRAY);cvShowImage("E1",temp_Img);//顯示灰度圖像cvWaitKey();cvCanny(temp_Img,edge_Img,50,100);cvShowImage("E1",edge_Img);//顯示邊緣檢測后的圖像cvWaitKey();//hough變化直線檢測CvMemStorage*storage=cvCreateMemStorage(0);//內(nèi)存采用默認(rèn)大小CvSeq*lines=0;lines=cvHoughLines2(edge_Img,storage,CV_HOUGH_STANDARD,1,CV_PI/180,20);for(inti=0;i<MIN(lines->total,100);i++)//如果檢測出的直線超過100條，只畫出100條{ float*line=(float*)cvGetSeqElem(lines,i); floatrho=line[0]; floattheta=line[1]; cout<<"rho:"<<rho<<",theta:"<<theta<<endl;//注意坐標(biāo)系采用圖像坐標(biāo)系，坐標(biāo)原點(diǎn)在左上角 CvPointpt1,pt2; doublea=cos(theta),b=sin(theta); doublex0=a*rho,y0=b*rho;pt1.x=cvRound(x0+500*(-b)); pt1.y=cvRound(y0+500*(a)); pt2.x=cvRound(x0-500*(-b)); pt2.y=cvRound(y0-500*(a)); cvLine(src_Img,pt1,pt2,CV_RGB(255,0,0),1,CV_AA,0);//畫出檢測的直線 cout<<x0<<","<<y0<<endl; } cvShowImage("E1",src_Img);//在原圖上畫出檢測的直線 cvWaitKey();cvDestroyWindow("E1"); cvReleaseImage(&src_Img); cvReleaseImage(&edge_Img); cvRelease