如何使用Opencv2.4.9的HoughLinesP函数进行图像边缘检测？

本文共计2850个文字，预计阅读时间需要12分钟。

标准投影变换本质上是将图像映射到其参数空间上，它需要计算所有M个边缘点的位置。这样，它的运算量和所需内存都会很大。如果输入图像中只处理m（m

标准霍夫变换本质上是把图像映射到它的参数空间上，它需要计算所有的M个边缘点，这样它的运算量和所需内存空间都会很大。如果在输入图像中只是处理m（m<M）个边缘点，则这m个边缘点的选取是具有一定概率性的，因此该方法被称为概率霍夫变换（Probabilistic Hough Transform）。该方法还有一个重要的特点就是能够检测出线端，即能够检测出图像中直线的两个端点，确切地定位图像中的直线。

HoughLinesP函数就是利用概率霍夫变换来检测直线的。它的一般步骤为：

1、随机抽取图像中的一个特征点，即边缘点，如果该点已经被标定为是某一条直线上的点，则继续在剩下的边缘点中随机抽取一个边缘点，直到所有边缘点都抽取完了为止；

2、对该点进行霍夫变换，并进行累加和计算；

3、选取在霍夫空间内值最大的点，如果该点大于阈值的，则进行步骤4，否则回到步骤1；

4、根据霍夫变换得到的最大值，从该点出发，沿着直线的方向位移，从而找到直线的两个端点；

5、计算直线的长度，如果大于某个阈值，则被认为是好的直线输出，回到步骤1。