上一篇博文介绍了图像的Canny边缘检测，本文主要介绍图像的直线检测部分，主要使用概率霍夫变换来检测直线，调用的函数为HoughLinesP()，下面给出代码部分以及直线检测效果图：
1、代码部分：
// Detect_Lines.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include <cv.h>
#include "highgui.h"
using namespace std;
using namespace cv;
void drawDetectLines(Mat& image,const vector<Vec4i>& lines,Scalar & color)
{
// 将检测到的直线在图上画出来
vector<Vec4i>::const_iterator it=lines.begin();
while(it!=lines.end())
{
Point pt1((*it)[0],(*it)[1]);
Point pt2((*it)[2],(*it)[3]);
line(image,pt1,pt2,color,2); //线条宽度设置为2
++it;
}
}
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
Mat src_img=imread("..\\image_norm\\71253.jpg");
imshow("src_img",src_img);
Mat I;
cvtColor(src_img,I,CV_BGR2GRAY);
Mat contours;
Canny(I,contours,125,350);
threshold(contours,contours,128,255,THRESH_BINARY);
vector<Vec4i> lines;
HoughLinesP(contours,lines,1,CV_PI/180,80,50,10);
drawDetectLines(src_img,lines,Scalar(0,255,0));
imshow("Detect_Lines",src_img);
cvWaitKey(0);
return 0;
}
2、原图以及直线检测效果图：
至此，已经实现了图像的直线检测部分，将检测出来的直线在原图中画了出来，也可以将检测出来的直线在上一篇博文中的边缘图像中画出来，效果如下：
特别说明，HoughLinesP()函数的一般步骤请参考博文：Opencv2.4.9函数HoughLinesP分析
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
