java+对图像进行直线检测_Opencv Hough算法实现图片中直线检测

OpenCV提供了Hough变换函数`HoughLines`和`HoughLinesP`来实现图像中直线的检测。

其中，`HoughLines`函数可以检测出所有直线，而`HoughLinesP`函数可以检测出直线的端点坐标。

下面是一个简单的Java代码示例，用于实现对图像中直线的检测：

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class HoughLines {

    public static void main(String[] args) {
        // 加载OpenCV库
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        // 读取图像
        Mat src = Imgcodecs.imread("input.jpg");

        // 转化为灰度图像
        Mat gray = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

        // 进行边缘检测
        Mat edges = new Mat();
        Imgproc.Canny(gray, edges, 50, 150, 3, false);

        // 进行Hough变换
        Mat lines = new Mat();
        Imgproc.HoughLines(edges, lines, 1, Math.PI / 180, 150);

        // 绘制直线
        for (int i = 0; i < lines.rows(); i++) {
            double[] data = lines.get(i, 0);
            double rho = data[0];
            double theta = data[1];
            double a = Math.cos(theta);
            double b = Math.sin(theta);
            double x0 = a * rho;
            double y0 = b * rho;
            Point pt1 = new Point(Math.round(x0 + 1000 * (-b)), Math.round(y0 + 1000 * (a)));
            Point pt2 = new Point(Math.round(x0 - 1000 * (-b)), Math.round(y0 - 1000 * (a)));
            Imgproc.line(src, pt1, pt2, new Scalar(0, 0, 255), 3, Imgproc.LINE_AA, 0);
        }

        // 显示结果
        HighGui.imshow("Hough Lines", src);
        HighGui.waitKey();
    }
}

在这个示例中，我们首先使用`Imgproc.cvtColor`函数将图像转化为灰度图像，然后使用`Imgproc.Canny`函数进行边缘检测。接着，我们使用`Imgproc.HoughLines`函数进行Hough变换，得到所有直线的参数。最后，我们使用`Imgproc.line`函数在原图像上绘制直线。

注意：在使用Hough变换前，需要对图像进行边缘检测，因为Hough变换只能检测出边缘上的直线。