OpenCV - 霍夫线变换
您可以使用 Imgproc 类的方法 HoughLines() 应用 霍夫变换技术 来检测给定图像的形状。以下是此方法的语法。
HoughLines(image, lines, rho, theta, Threshold)
此方法接受以下参数 −
image − 表示源(输入)图像的 Mat 类的对象。
lines −类 Mat 的一个对象,用于存储向量,该向量存储了线的参数 (r, Φ)。
rho − 一个 double 类型的变量,表示参数 r 的分辨率(以像素为单位)。
theta − 一个 double 类型的变量,表示参数 Φ 的分辨率(以弧度为单位)。
threshold − 一个 integer 类型的变量,表示"检测"线的最小交叉点数。
示例
以下程序演示了如何在给定图像中检测霍夫线。
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class HoughlinesTest {
public static void main(String args[]) throws Exception {
// 加载 OpenCV 核心库
System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
// 从文件读取图像并将其存储到 Matrix 对象中
String file = "E:/OpenCV/chap21/hough_input.jpg";
// 读取图像
Mat src = Imgcodecs.imread(file,0);
// 检测其边缘
Mat canny = new Mat();
Imgproc.Canny(src, canny, 50, 200, 3, false);
// 改变 canny 的颜色
Mat cannyColor = new Mat();
Imgproc.cvtColor(canny, cannyColor, Imgproc.COLOR_GRAY2BGR);
// 从 (canny) 检测霍夫线
Mat lines = new Mat();
Imgproc.HoughLines(canny, lines, 1, Math.PI/180, 100);
System.out.println(lines.rows());
System.out.println(lines.cols());
// 在图像上绘制线条
double[] data;
double rho, theta;
Point pt1 = new Point();
Point pt2 = new Point();
double a, b;
double x0, y0;
for (int i = 0; i < lines.cols(); i++) {
data = lines.get(0, i);
rho = data[0];
theta = data[1];
a = Math.cos(theta);
b = Math.sin(theta);
x0 = a*rho;
y0 = b*rho;
pt1.x = Math.round(x0 + 1000*(-b));
pt1.y = Math.round(y0 + 1000*(a));
pt2.x = Math.round(x0 - 1000*(-b));
pt2.y = Math.round(y0 - 1000 *(a));
Imgproc.line(cannyColor, pt1, pt2, new Scalar(0, 0, 255), 6);
}
// 写入图像
Imgcodecs.imwrite("E:/OpenCV/chap21/hough_output.jpg", cannyColor);
System.out.println("Image Processed");
}
}
假设以下是上述程序中指定的输入图像hough_input.jpg。
输出
执行程序后,您将获得以下输出 −
143 1 Image Processed
如果打开指定路径,您可以观察到输出图像如下 −

