BugWorkShop - 甲蟲工作室: OpenCV 2.4 的霍夫直線偵測轉換

OpenCV 2.4 的霍夫直線偵測轉換 – HoughLines 函數：

完成了 OpenCV 2.4 的坎尼圖像邊緣檢測（Canny Edge Detection）後，進一步便是找出圖像內的直線，目的是找出道路上的行車線，讓智能小車或機械人可以跟隨行車線向前走。在 OpenCV 2.4 可使用標準霍夫線變換（Hough Line Transform）HoughLines 函數來檢測圖像中的直線，霍夫變換是於1962年保羅‧霍夫（Paul Hough）提出 Method and Means for Recognizing Complex Patterns。

OpenCV 2.4 的霍夫直線偵測（Hough Line Transform）

霍夫直線偵測轉換（Hough Line Transform）– HoughLines 函數：

// HoughLines函數

void HoughLines(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double srn=0, double stn=0 )

image = 輸入圖像（8位單通道或二值化圖像）
lines = 是直線參數輸出，儲存偵測結果(r，θ)
rho = 是距離 r 的精度，即每個圖元對應的距離
theta = 是角度 θ 的解析度，即每個圖元對應的角度，使用1度 (即 CV_PI/180)
threshold = 是累計值的閾值，大於這個閾值輸出相應的直線
srn = 是多尺度霍夫變換中 rho 的分母
stn = 是多尺度霍夫變換中的 theta 的分母，對於標準霍夫變換，srn 和 stn 都設置為 0

HoughLines 函數的輸入為一幅包含一組點的二值化圖像，其中一些排列後形成直線，通常這是一幅邊緣圖像，比如來自 Sobel 運算元或 Canny 運算元。HoughLines 函數的輸出是 Vec2f 向量，每個元素都是一對代表檢測到的直線的浮點數 (r，θ)。在設計程式時，先求出圖像中每點的極座標方程，若相交於一點的極座標曲線的個數大於最小投票數，則將該點所對應的 (r，θ) 放入 vector 中，即得到一條直線。在做 Hough 變換之前，一般都要先使用坎尼圖像邊緣檢測（Canny Edge Detection）做邊緣檢測，再對邊緣圖像進行 Hough 變換操作，要注意運算元的數值。
1‧Canny 的兩個閾值
2‧HoughLines 的閾值參數

霍夫線變換方式：
1‧將所有非零圖元點逐個變換到霍夫空間，並累加到霍夫表中，統計累加值
2‧找出累加值中大於閾值並且為鄰域內的最大值的點，存入緩存中
3‧排序通過霍夫變換檢測到的直線段4‧將排序好的直線段從小到大存入輸出緩存

霍夫直線偵測轉換（Hough Line Transform）程式：

// 霍夫直線偵測轉換（Hough Line Transform）程式

// HoughLines 函數

Mat mat_img;

IplImage* img_hough;

// 載入原圖和Mat變數定義

Mat mat_src = imread(fileName, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

img_hough = &IplImage(mat_src);

// 轉化為灰度圖

cvtColor(mat_src, mat_img, CV_BGR2GRAY);

// 用 GaussianBlur 消除雜訊

GaussianBlur(mat_img, mat_img, cv::Size (5, 5), 1.5, 1.5); // GaussianBlur OK

// 用 Canny 對圖像進行邊緣檢測

Canny(mat_img, mat_img, 100, 200,3);

// 存儲直線參數對的容器

std::vector lines;

// 霍夫變換檢測直線

HoughLines(mat_img, lines, 1, CV_PI/180, 170); // mat_imgFormat8bppIndexed

std::vector::iterator i= lines.begin();

// 依次在圖中繪製出每條線段

for (; i!=lines.end(); ++i) {

float rho = (*i)[0];

float theta = (*i)[1];

cv::Point pt1,pt2;

double a=cos(theta);

double b=sin(theta);

double x0= rho*a;

double y0= rho*b;

pt1.x = cvRound(x0+1000*(-b));

pt1.y = cvRound(y0+1000*a);

pt2.x = cvRound(x0-1000*(-b));

pt2.y = cvRound(y0-1000*a);

cvLine(img_hough, pt1, pt2, CV_RGB(255 , 0 , 0 ), 10 , CV_AA , 0);

}

// 顯示效果圖

pictureBox2->Image = gcnew System::Drawing::Bitmap(img_hough->width,img_hough->height, img_hough->widthStep,System::Drawing::Imaging::PixelFormat::Format24bppRgb,

(System::IntPtr) img_hough->imageData);

pictureBox2->Refresh();

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