Java opencv HoughLinesP 线性回归拟合直线

在Java中，可以使用OpenCV库的HoughLinesP函数来进行线性回归拟合直线。

以下是一个示例代码：

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class HoughLinesPExample {
    public static void main(String[] args) {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        // 读取图像
        Mat src = Imgcodecs.imread("path/to/image.jpg");

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

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

        // 进行线性回归拟合直线
        Mat lines = new Mat();
        Imgproc.HoughLinesP(edges, lines, 1, Math.PI / 180, 50, 50, 10);

        // 绘制直线
        Mat result = src.clone();
        for (int i = 0; i < lines.rows(); i++) {
            double[] line = lines.get(i, 0);
            Point pt1 = new Point(line[0], line[1]);
            Point pt2 = new Point(line[2], line[3]);
            Imgproc.line(result, pt1, pt2, new Scalar(0, 0, 255), 3);
        }

        // 保存结果图像
        Imgcodecs.imwrite("path/to/result.jpg", result);
    }
}

在代码中，首先使用`Imgcodecs.imread`函数读取待处理的图像，然后将其转换为灰度图像，再进行边缘检测。接着使用`Imgproc.HoughLinesP`函数进行线性回归拟合直线，其中`threshold`参数表示直线的最小长度，`minLineLength`参数表示直线的最小长度，`maxLineGap`参数表示两条直线之间最大的间隙。最后，使用`Imgproc.line`函数绘制直线，并使用`Imgcodecs.imwrite`函数保存结果图像。

注意，在运行代码之前，需要先下载并安装OpenCV库，并将其添加到项目的类路径中。