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这篇文章将为大家详细讲解有关Java+opencv3.2.0怎么实现hough直线检测，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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发展史：
1962年由PaulHough首次提出，用来检测直线和曲线。
1972年由Richard Duda & Peter Hart推广使用，扩展到任意形状物体的识别。
原理：
一条直线在直角坐标系下的表示形式为y=k*x+b，而在极坐标系下表示为r=x*cos(theta)+y*sin(theta)。hough变换的思想为在直角坐标系下的一个点对应极坐标系下的一条直线，同样，极坐标系下的一个点对应直角坐标系下的一条直线。在直角坐标系中的直线，斜率和截距是一定的，这样这条直线上的所有点在极坐标系中聚焦于一点，这样的聚焦点就代表了直角坐标系中的直线。
对于直线x=c，在实际应用中，是采用参数方程p=x*cos(theta)+y*sin(theta)。这样，图像平面上的一个点就对应到参数r—theta平面上的一条曲线上，其它的还是一样。
标准hough变换：
Imgproc.HoughLines(Mat image, Mat lines, double rho, double theta, int threshold, double srn, double stn, double min_theta, double max_theta)
参数说明：
image：源图像
lines：hough变换后储存检测到的线条的输出矢量
rho：以像素为单位的距离精度
theta：以弧度为单位的角度精度
threshold：识别某部分为一条直线时必须达到的值
srn：rho参数的除数距离，有默认值0
stn：theta参数的除数距离，默认值0
min_theta：检测到的直线的最小角度
max_theta：检测到的直线的大角度
示例代码：
public static void main(String[] args)
{
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
Mat srcImage = Imgcodecs.imread("F:\\6597210504144579394.jpg");
Mat dstImage = srcImage.clone();
Imgproc.Canny(srcImage, dstImage, 400, 500, 5, false);
Mat storage = new Mat();
Imgproc.HoughLines(dstImage, storage, 1, Math.PI / 180, 200, 0, 0, 0, 10);
for (int x = 0; x < storage.rows(); x++)
{
double[] vec = storage.get(x, 0);
double rho = vec[0];
double theta = vec[1];
Point pt1 = new Point();
Point pt2 = new Point();
double a = Math.cos(theta);
double b = Math.sin(theta);
double x0 = a * rho;
double y0 = b * rho;
pt1.x = Math.round(x0 + 1000 * (-b));
pt1.y = Math.round(y0 + 1000 * (a));
pt2.x = Math.round(x0 - 1000 * (-b));
pt2.y = Math.round(y0 - 1000 * (a));
if (theta >= 0)
{
Imgproc.line(srcImage, pt1, pt2, new Scalar(255, 255, 255, 255), 1, Imgproc.LINE_4, 0);
}
}
Imgcodecs.imwrite("F:\\dst2.jpg", srcImage);
}累计概率hough变换：
Imgproc.HoughLinesP(Mat image, Mat lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength, double maxLineGap)
参数说明：
image：源图像
lines：hough变换后储存检测到的线条的输出矢量
rho：以像素为单位的距离精度
theta：以弧度为单位的角度精度
threshold：识别某部分为一条直线时必须达到的值
minLineLength：最低线段的长度，默认为0
maxLineGap：允许将同一行点与点之间连接起来的大的距离，默认为0
示例代码：
public static void main(String[] args)
{
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
Mat srcImage = Imgcodecs.imread("F:\\6597210504144579394.jpg");
Mat dstImage = srcImage.clone();
Imgproc.Canny(srcImage, dstImage, 400, 500, 5, false);
Mat storage = new Mat();
Imgproc.HoughLinesP(dstImage, storage, 1, Math.PI / 180, 50, 0, 0);
for (int x = 0; x < storage.rows(); x++)
{
double[] vec = storage.get(x, 0);
double x1 = vec[0], y1 = vec[1], x2 = vec[2], y2 = vec[3];
Point start = new Point(x1, y1);
Point end = new Point(x2, y2);
Imgproc.line(srcImage, start, end, new Scalar(255, 255, 255, 255), 1, Imgproc.LINE_4, 0);
}
Imgcodecs.imwrite("F:\\dst2.jpg", srcImage);
}源图片：
标准hough变换结果：
累计概率hough变换结果：
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