Java opencv HoughLinesP 取线性回归线

在使用OpenCV的HoughLinesP函数检测出直线后，可以使用线性回归方法来拟合这些离散的直线点，得到一条最优的直线。

具体步骤如下：

1. 首先将HoughLinesP检测出的直线点坐标按照x或y坐标排序，得到一个坐标序列。

2. 通过线性回归方法，计算出这个序列的最优拟合直线的斜率k和截距b。

3. 根据斜率k和截距b，可以得到最优拟合直线方程为： y = kx + b。

4. 最后，可以使用这个方程来绘制拟合直线。

下面是一个Java代码示例：

// 将HoughLinesP检测出的直线点按照x坐标排序
Arrays.sort(lines, (a, b) -> Double.compare(a[0], b[0]));

// 构造一个二维数组，每一行存储一个直线点的x和y坐标
double[][] data = new double[lines.length][2];
for (int i = 0; i < lines.length; i++) {
    data[i][0] = lines[i][0];
    data[i][1] = lines[i][1];
}

// 使用线性回归方法，计算最优拟合直线的斜率k和截距b
SimpleRegression regression = new SimpleRegression();
regression.addData(data);
double k = regression.getSlope();
double b = regression.getIntercept();

// 绘制最优拟合直线
Imgproc.line(image, new Point(0, b), new Point(image.width(), k * image.width() + b), new Scalar(0, 0, 255), 2);

其中，lines是HoughLinesP检测出的直线点数组，每个元素是一个长度为4的数组，存储了直线的起点和终点的x和y坐标。image是原始图像，在这里用于绘制拟合直线。