上一篇博文介紹了圖像的Canny邊緣檢測，本文主要介紹圖像的直線檢測部分，主要使用概率霍夫變換來檢測直線，調用的函數為HoughLinesP()，下面給出代碼部分以及直線檢測效果圖：

1、代碼部分：

// Detect_Lines.cpp : 定義控制臺應用程序的入口點。

//

#include "stdafx.h"

#include

#include "highgui.h"

using namespace std;

using namespace cv;

void drawDetectLines(Mat& image,const vector& lines,Scalar & color)

{

// 將檢測到的直線在圖上畫出來

vector::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); //線條寬度設置為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 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、原圖以及直線檢測效果圖：

至此，已經實現了圖像的直線檢測部分，將檢測出來的直線在原圖中畫了出來，也可以將檢測出來的直線在上一篇博文中的邊緣圖像中畫出來，效果如下：

特別說明，HoughLinesP()函數的一般步驟請參考博文：Opencv2.4.9函數HoughLinesP分析

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總結

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