OpenCV Hough算法：图片直线检测实战与代码详解

本文详细介绍了如何在OpenCV中利用Hough变换算法来检测图像中的直线。Hough变换是一种在图像处理领域广泛应用的非参数方法，尤其适用于寻找特定形状如直线、圆等的特征。在这个例子中，我们将会通过以下步骤实现直线检测： 1. **数据加载与预处理**： 首先，从指定路径读取一张图片（如"Q.jpg"），并使用`imread`函数将其加载到Mat对象`g_srcImage`中。然后，将图像显示出来，以便于观察原始图象。同时，创建一个滑动条`g_nthreshold`，用于调整Hough变换的阈值，这会影响检测结果的敏感性。 2. **边缘检测与转换**： 使用Canny边缘检测算法对图像进行增强，提取出图像的关键边缘。接着，将边缘检测的结果转化为灰度图，方便后续处理。当阈值变化时，会调用回调函数`on_HoughLines`。 3. **Hough变换函数调用**： 在`on_HoughLines`函数中，使用`HoughLinesP`函数执行Hough变换。这个函数接收输入图像、参数设置（包括累积概率、角度精度、阈值、最小线条长度和最大允许不连续像素数）、以及输出存储线段的向量。当滑动条改变时，更新阈值并再次调用该函数。 4. **绘制检测结果**： `HoughLinesP`返回的是可能的直线集合，每个元素是一个包含四个整数的向量，代表起点、终点和线段的近似参数。在`for`循环中，遍历这些线段，用`line`函数在`dstImage`上绘制出检测到的直线。最后，显示处理后的图像。 通过这个实例，读者可以了解到如何使用OpenCV的Hough变换来找出图像中的直线，并根据实际需求调整参数以优化检测效果。这对于图像处理、机器视觉或计算机视觉应用中的对象识别和定位都非常有用。通过实践这个过程，开发者可以更好地理解Hough变换的工作原理及其在实际项目中的应用。