Opencv2.4.9函数HoughLinesP分析_HoughLinesP资源-CSDN文库

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Opencv2.4.9函数函数HoughLinesP分析分析

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<M）个边缘点，则这m个边缘点的选取是具有一定概率性的，因此该方法被称为概率霍

夫变换（Probabilistic Hough Transform）。该方法还有一个重要的特点就是能够检测出线端，即能够检测出图像中直线的两

个端点，确切地定位图像中的直线。

HoughLinesP函数就是利用概率霍夫变换来检测直线的。它的一般步骤为：

1、随机抽取图像中的一个特征点，即边缘点，如果该点已经被标定为是某一条直线上的点，则继续在剩下的边缘点中随机抽

取一个边缘点，直到所有边缘点都抽取完了为止；

2、对该点进行霍夫变换，并进行累加和计算；

3、选取在霍夫空间内值最大的点，如果该点大于阈值的，则进行步骤4，否则回到步骤1；

4、根据霍夫变换得到的最大值，从该点出发，沿着直线的方向位移，从而找到直线的两个端点；

5、计算直线的长度，如果大于某个阈值，则被认为是好的直线输出，回到步骤1。

HoughLinesP函数的原型为：

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

rho和theta分别为距离和角度的分辨率

threshold为阈值，即步骤3中的阈值

minLineLength为最小直线长度，在步骤5中要用到，即如果小于该值，则不被认为是一条直线

maxLineGap为最大直线间隙，在步骤4中要用到，即如果有两条线段是在一条直线上，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。

HoughLinesP函数是在sources/modules/imgproc/src/hough.cpp文件中被定义的：

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);

}

从HoughLinesP函数可以看出，该函数会调用cvHoughLines2函数。它通过参数CV_HOUGH_PROBABILISTIC，最终调用了

icvHoughLinesProbabilistic函数：

static void

icvHoughLinesProbabilistic( CvMat* image,

float rho, float theta, int threshold,

int lineLength, int lineGap,

CvSeq *lines, int linesMax )

{

//accum为累加器矩阵，mask为掩码矩阵

cv::Mat accum, mask;

cv::vector<float> trigtab; //用于存储事先计算好的正弦和余弦值

//开辟一段内存空间

cv::MemStorage storage(cvCreateMemStorage(0));

//用于存储特征点坐标，即边缘像素的位置

CvSeq* seq;

CvSeqWriter writer;

int width, height; //图像的宽和高

int numangle, numrho; //角度和距离的离散数量

float ang;

int r, n, count;

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