cvHoughLines2
功能：
利用Hough变换在二值图像中寻找直线。
函数原型：
CvSeq* cvHonghLines2(CvArr* image,void* line_storage,int mehtod,double rho,
double theta,int threshold,double param1 =0,double param2 =0);
参数说明：
image
输入8-比特、单通道(二值)图像，当用CV_HOUGH_PROBABILISTIC方法检测的时候其内容会被函数改变。
line_storage
检测到的线段存储仓.可以是内存存储仓(此种情况下，一个线段序列在存储仓中被创建，并且由函数返回），或者是包含线段参数的特殊类型（见下面）的具有单行/单列的矩阵(CvMat*)。矩阵头为函数所修改，使得它的 cols/rows 将包含一组检测到的线段。如果 line_storage 是矩阵，而实际线段的数目超过矩阵尺寸，那么最大可能数目的线段被返回(线段没有按照长度、可信度或其它指标排序).
method
Hough 变换变量，是下面变量的其中之一：
CV_HOUGH_STANDARD - 传统或标准 Hough 变换. 每一个线段由两个浮点数 (ρ, θ) 表示，其中 ρ 是直线与原点(0,0) 之间的距离，θ 线段与 x-轴之间的夹角。因此，矩阵类型必须是 CV_32FC2 type.
CV_HOUGH_PROBABILISTIC- 概率 Hough 变换(如果图像包含一些长的线性分割，则效率更高). 它返回线段分割而不是整个线段。每个分割用起点和终点来表示，所以矩阵（或创建的序列）类型是 CV_32SC4.
CV_HOUGH_MULTI_SCALE - 传统 Hough 变换的多尺度变种。线段的编码方式与 CV_HOUGH_STANDARD 的一致。
rho
以象素为单位的距离精度，一般取1
theta
以弧度为单位角度精度,一般取CV_PI/180
threshold
阈值参数。当在一条直线上的像素点数大于threshold时，才将该直线作为检测结果显示出来。该值越大，得到直线越少。
param1
对传统 Hough 变换，不使用(0).
对概率Hough变换，它是最小线段长度.即当线段长度大于param1时，才将该线段作为检测结果显示。与上一参数类似，不过上一参数为像素数，而该参数为线段长度。
对多尺度 Hough 变换，它是距离精度 rho 的分母 (大致的距离精度是 rho 而精确的应该是 rho / param1 ).
param2
对传统 Hough 变换，不使用 (0).
对概率 Hough 变换，这个参数表示在同一条直线上进行碎线段连接的最大间隔值(gap), 即当同一条直线上的两条碎线段之间的间隔小于param2时，将其合二为一条长直线。
对多尺度 Hough 变换，它是角度精度 theta 的分母 (大致的角度精度是 theta 而精确的角度应该是 theta / param2).
程序代码如下：
#include "stdafx.h"
#include<iostream>
#include<cv.h>
#include<highgui.h>
using namespace std;
const int lineMode = 1;
const double PI_CIRCLE = 3.1415926535;
void Line_Data(double x0, double y0, double x1, double y1, double &Ka, double &Kb, double &Angle)
{
if (x0 == x1)
{
Angle = 90;
Kb = x0;
Ka = x0;
}
else
{
Ka = (y1-y0)/(x1-x0);
Kb = y0 - Ka * x0;
Angle = atan(Ka) * 180 / PI_CIRCLE;
}
}
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
IplImage* src = cvLoadImage("D:\\Map_Ezt.bmp", 0);
IplImage* dst;
IplImage* color_dst;
CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
CvSeq* lines = 0;
if( !src )
return -1;
dst = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1 );
color_dst = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 3 );
cvCanny( src, dst, 100, 200, 3 );
cvCvtColor( dst, color_dst, CV_GRAY2BGR );
if (lineMode == 0)
{
lines = cvHoughLines2( dst, storage, CV_HOUGH_STANDARD, 1, CV_PI/180, 60, 0, 0 );
for( int i = 0; i < MIN(lines->total,100); i++ )
{
float* line = (float*)cvGetSeqElem(lines,i);
float rho = line[0];
float theta = line[1];
CvPoint pt1, pt2;
double a = cos(theta), b = sin(theta);
double x0 = a*rho, y0 = b*rho;
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( color_dst, pt1, pt2, CV_RGB(255,0,0), 3, CV_AA, 0 );
}
}
else
{
lines = cvHoughLines2( dst, storage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI/180, 45, 30, 30 );
double Ka, Kb, Angle;
for( int i = 0; i < lines->total; i++ )
{
CvPoint* line = (CvPoint*)cvGetSeqElem(lines,i);
cvLine( color_dst, line[0], line[1], CV_RGB(255,0,0), 3, CV_AA, 0 );
Line_Data(line[0].x, line[0].y, line[1].x, line[1].y, Ka, Kb, Angle);
cout<<"斜率Ka="<<Ka<<" 截距Kb="<<Kb<<" 角度Angle="<<Angle<<endl;
}
}
cvNamedWindow( "Source", 1 );
cvShowImage( "Source", src );
cvNamedWindow( "Hough", 1 );
cvShowImage( "Hough", color_dst );
cvWaitKey(0);
return 0;
}