Question

Hough变换检测直线求助

请用C语言写一段hough变换直线检测代码，一定要是基于opencv的！！！感激不尽。。。
水笔，骗分党滚开。

Answer 1

1 直线是如何表示的？
对于平面中的一条直线，在笛卡尔坐标系中，常见的有点斜式，两点式两种表示方法。然而在hough变换中，考虑的是另外一种表示方式：使用（r,theta）来表示一条直线。其中r为该直线到原点的距离，theta为该直线的垂线与x轴的夹角。如下图所示。

2 如果坐标系中有多个点，又怎样识别出哪些点在一条直线上呢？
使用hough变换来检测直线的思想就是：为每一个点假设n个方向的直线，通常n=180，此时检测的直线的角度精度为1°，分别计算这n条直线的（r,theta）坐标，得到n个坐标点。如果要判断的点共有N个，最终得到的（r,theta）坐标有N*n个。有关这N*n个（r,theta）坐标，其中theta是离散的角度，共有180个取值。
最重要的地方来了，如果多个点在一条直线上，那么必有这多个点在theta=某个值theta_i时，这多个点的r近似相等于r_i。也就是说这多个点都在直线（r_i,theta_i）上。
3 下面拿个例子说明：
如果空间中有3个点，如何判断这三个点在不在一个直线上，如果在，这条直线是的位置为？

这个例子中，对于每个点均求过该点的6条直线的（r,theta）坐标，共求了3*6个（r,theta）坐标。可以发现在theta=60时，三个点的r都近似为80.7，由此可判定这三个点都在直线（80.7，60）上。
通过 r0theta 坐标系可以更直观表示这种关系，如下图：图中三个点的（r,theta）曲线汇集在一起，该交点就是同时经过这三个点的直线。

在实际的直线检测情况中，如果超过一定数目的点拥有相同的（r,theta）坐标，那么就可以判定此处有一条直线。在r0theta 坐标系图中，明显的交汇点就标示一条检测出的直线。
如下图，可以判定出平面上的点共构成了两条直线，即检测出两条直线。

4 代码：
在matlab中提供了hough变换的代码，有hough，houghlines，houghpeaks，具体的使用可以在help中查到。

（II）圆篇
继使用hough变换检测出直线之后，顺着坐标变换的思路，提出了一种检测圆的方法。
1 如何表示一个圆？
与使用（r,theta）来表示一条直线相似，使用（a,b,r）来确定一个圆心为（a,b）半径为 r 的圆。
2 如何表示过某个点的所有圆？
某个圆过点（x1,y1），则有：(x1-a1)^2 + (y1-b1)^2 = r1^2 。
那么过点（x1,y1）的所有圆可以表示为（a1(i),b1(i),r1(i)），其中r1∈（0，无穷），每一个 i 值都对应一个不同的圆，（a1(i),b1(i),r1(i)）表示了无穷多个过点（x1,y1）的圆。
3 如何确定多个点在同一个圆上？
如(2)中说明，过点（x1,y1）的所有圆可以表示为（a1(i),b1(i),r1(i)），过点（x2,y2）的所有圆可以表示为（a2(i),b2(i),r2(i)），过点（x3,y3）的所有圆可以表示为（a3(i),b3(i),r3(i)），如果这三个点在同一个圆上，那么存在一个值（a0,b0,r0），使得 a0 = a1(k)=a2(k)=a3(k) 且b0 = b1(k)=b2(k)=b3(k) 且r0 = r1(k)=r2(k)=r3(k)，即这三个点同时在圆（a0,b0,r0)上。

Answer 2

人家要求的是基于opencv的代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
int main()
{
const char *pstrWindowsSrcTitle = "原图";
const char *pstrWindowsLineName = "线段检测";

// 从文件中加载原图
IplImage *pSrcImage = cvLoadImage("d:\\5.jpg", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
// 灰度图
IplImage *pGrayImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
cvCvtColor(pSrcImage, pGrayImage, CV_BGR2GRAY);
// 边缘图
IplImage *pCannyImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
cvCanny(pGrayImage, pCannyImage, 30, 90);
//cvSmooth(pCannyImage, pCannyImage);

// 线段检测(只能针对二值图像)
CvMemStorage *pcvMStorage = cvCreateMemStorage();
double fRho = 1;
double fTheta = CV_PI / 180;
int nMaxLineNumber = 50; //最多检测条直线
double fMinLineLen = 50; //最小线段长度
double fMinLineGap = 10; //最小线段间隔
CvSeq *pcvSeqLines = cvHoughLines2(pCannyImage, pcvMStorage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, fRho, fTheta, nMaxLineNumber, fMinLineLen, fMinLineGap);

// 绘制线段
IplImage *pColorImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 3);
cvCvtColor(pCannyImage, pColorImage, CV_GRAY2BGR);
int i;
for(i = 0; i < pcvSeqLines->total; i++)
{
CvPoint* line = (CvPoint*)cvGetSeqElem(pcvSeqLines, i);
cvLine(pColorImage, line[0], line[1], CV_RGB(255,0,0), 2);
}

cvNamedWindow(pstrWindowsSrcTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvShowImage(pstrWindowsSrcTitle, pSrcImage);
cvNamedWindow(pstrWindowsLineName, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvShowImage(pstrWindowsLineName, pColorImage);

cvWaitKey(0);

cvReleaseMemStorage(&pcvMStorage);
cvDestroyWindow(pstrWindowsSrcTitle);
cvDestroyWindow(pstrWindowsLineName);
cvReleaseImage(&pSrcImage);
cvReleaseImage(&pGrayImage);
cvReleaseImage(&pCannyImage);
cvReleaseImage(&pColorImage);
return 0;
}
兄弟，别人的回答，和我的回答，哪个才是你要求，你看着办。。。

Answer 3

希望可以帮助到你
如果有帮助，请采纳
/*
函数功能：通过hough变换检测直线
参数说明：imgBinaryIn，表示二值图象
width，表示图象宽
height，表示图象高
houghBuf，表示hough变换需要的缓冲区指针
houghWidth，表示hough变换需要的缓冲区的宽
houghHeight，表示hough变换需要的缓冲区的高
radiusResolution，表示hough变换的极坐标半径的检测分辨率
angleResolution，表示hough变换的角度检测分辨率
radius，表示返回hough变换检测出来的最长直线的极半径
angle，表示返回hough变换检测出来的最长直线的角度
*/
void ImageAlgorithm::HoughTransForm(unsigned char * imgBinaryIn,int width,int height,int *houghBuf,int houghWidth,int houghHeight,float radiusResolution,float angleResolution,float *radius,float *angle)
{
int i,j;
for(i=0;i<houghHeight;i++)
{
for (j=0;j<houghWidth;j++)
{
*(houghBuf+i*houghWidth+j) = 0;
}
}
int r,a;
float tempR,tempA;
//遍历图象数据
for(i=0;i<height;i++)
{
for(j=0;j<width;j++)
{
if(*(imgBinaryIn+i*width+j)==1)
{
//a代表角度的循环变量，在变换空间累加数组的垂直方向上
for(a=0;a<houghHeight;a++)
{
//按照给定变换角度的分辨率，求取角度
tempA = (a-houghHeight/2)*angleResolution;
//根据当前遍历的角度及x,y值求取对应极坐标
tempR = (j-width/2)*cos(tempA*2*PI/360) + (i-height/2)*sin(tempA*2*PI/360);
r = tempR/radiusResolution;
//累加数组
*(houghBuf+a*houghWidth+r+houghWidth/2)+=1;
}
}
}
}
//求累加数组的极大值，并记录此时的数组坐标
int max,maxR,maxA;
max = *(houghBuf+0*houghWidth+0);
maxR = 0;
maxA = 0;
for(a=0;a<houghHeight;a++)
{
for(r=0;r<houghWidth;r++)
{
if(max<=*(houghBuf+a*houghWidth+r))
{
max = *(houghBuf+a*houghWidth+r);
maxR = r;
maxA = a;
}
}
}

//将极大值位置转换成极坐标半径和角度，并通过参数返回
*radius = (maxR-houghWidth/2)*radiusResolution;
*angle = (maxA-houghHeight/2)*angleResolution;
}