Java+opencv3.2.0实现hough直线检测

Java+opencv3.2.0实现hough直线检测 Java+opencv3.2.0实现hough直线检测是指使用Java语言和opencv3.2.0库来实现hough直线检测算法的过程。hough直线检测是一种常用的图像处理技术，用于检测图像中的直线。 Hough变换是一种特征提取技术，该技术可以将图像中的点转换为参数空间中的点，从而实现对直线的检测。Hough变换的思想是将图像中的点在参数空间中进行投影，然后在参数空间中找到局部最大值，从而检测出图像中的直线。 Hough变换的发展史可以追溯到1962年，Paul Hough首次提出该算法，用于检测直线和曲线。1972年，Richard Duda和Peter Hart推广使用该算法，扩展到任意形状物体的识别。 Hough变换的原理是基于直角坐标系和极坐标系的转换。在直角坐标系中，一条直线可以表示为y=k*x+b，而在极坐标系中，可以表示为r=x*cos(theta)+y*sin(theta)。Hough变换的思想是将直角坐标系中的点转换为极坐标系中的点，从而实现对直线的检测。 在Java+opencv3.2.0实现hough直线检测中，使用了opencv3.2.0库中的Imgproc.HoughLines函数，该函数可以对图像进行hough直线检测，并将检测到的直线存储在输出矢量中。 Imgproc.HoughLines函数的参数包括： * image：源图像 * lines：hough变换后储存检测到的线条的输出矢量 * rho：以像素为单位的距离精度 * theta：以弧度为单位的角度精度 * threshold：识别某部分为一条直线时必须达到的值 * srn：rho参数的除数距离，有默认值0 * stn：theta参数的除数距离，默认值0 * min_theta：检测到的直线的最小角度 * max_theta：检测到的直线的最大角度 在使用Imgproc.HoughLines函数时，需要首先将图像转换为灰度图像，然后对图像进行Canny边缘检测，最后使用Imgproc.HoughLines函数进行hough直线检测。 在实际应用中，还可以使用累计概率hough变换，该算法可以对图像中的直线进行检测，并返回检测到的直线的概率值。累计概率hough变换可以用于检测图像中的多条直线，并返回每条直线的概率值。 Java+opencv3.2.0实现hough直线检测是指使用Java语言和opencv3.2.0库来实现hough直线检测算法的过程，该算法可以用于检测图像中的直线，并返回检测到的直线的概率值。