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

2015年9月26日星期六

OpenCV 2.4 的霍夫直線偵測轉換 – HoughLinesP 函數

OpenCV 2.4 的霍夫直線偵測轉換 – HoughLinesP 函數：

其實在 OpenCV 2.4 的霍夫直線偵測轉換（Hough Line Transform）是有兩種函數，分別為 HoughLines 和 HoughLinesP 來檢測圖像中的直線，HoughLines 是標準霍夫線變換和 HoughLinesP是統計概率霍夫線變換。函數 HoughLines 只能得到直線的參數 P ,θ 並不知道檢測到的直線的端點，而霍 HoughLinesP 是可以檢測到直線的兩個端點，筆者已經試驗了 HoughLines 來檢測圖像中的直線，接下來便是測試 HoughLinesP 來檢測圖像中的直線了。

OpenCV 2.4 的霍夫直線偵測轉換 – HoughLinesP 函數

兩種霍夫線變換函數：
1‧HoughLines 是標準霍夫線變換，原理在上面的部分已經說明了. 它能給我們提供一組參數對 (\theta, r_{\theta}) 的集合來表示檢測到的直線
2‧HoughLinesP是統計概率霍夫線變換，這是執行起來效率更高的霍夫線變換. 它輸出檢測到的直線的端點 (x_{0}, y_{0}, x_{1}, y_{1})。

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

// HoughLinesP函數

void void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=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，儲存著檢測到的直線的參數對 (x_{start}, y_{start}, x_{end}, y_{end}) 的容器
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
minLinLength = 能組成一條直線的最少點的數量，點數量不足的直線將被拋棄
maxLineGap = 能被認為在一條直線上的亮點的最大距離

霍夫 HoughLinesP 函數直線變換方式：
1‧先隨機檢測出一部分直線，然後將直線上點的排查掉，再進行其他直線的檢測
2‧首先僅統計圖像中非零點的個數，對於已經確認是某條直線上的點就不再變換了
3‧對所以有非零點逐個變換到霍夫空間，並累加到霍夫統計表(圖像)中，並統計最大值
4‧最大值與閾值比較，小於閾值，則繼續下一個點的變換
5‧若大於閾值，則有一個新的直線段要產生了
6‧計算直線上線段的端點、長度，如果符合條件，則保存此線段，並 Mark 這個線段上的點不參與其他線段檢測的變換

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：

// 霍夫直線偵測轉換（Hough Line Transform）程式

// HoughLinesP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

HoughLinesP(mat_img, lines, 1, CV_PI/180, 80,50,10);

// 依次在圖中繪製出每條線段

for (size_t i=0; i＜lines.size(); i++) {

Vec4i l = lines[i];

line(mat_src, cvPoint(l[0], l[1]), cvPoint(l[2], l[3]), Scalar(255 , 0 , 0),10, CV_AA);

}

// 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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