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OpenCV 實現霍夫直線變換（HoughLines）完整 C++ 代碼示例

編輯：關於C

前言

霍夫變換是圖像處理中檢測直線、圓等幾何形狀的經典算法。OpenCV 提供 `cvHoughLines2` (C 接口) 和 `HoughLines`/`HoughLinesP` (C++ 接口)。本文給出基於 OpenCV 1.x/2.x C 接口的完整示例，包含灰度轉換、Canny 邊緣檢測、概率霍夫變換、結果繪制與顯示。

完整代碼 (MFC 視圖類成員函數)


void CCVMFCView::OnHoughLines() {
    IplImage* src = 0;
    IplImage* color_dst = 0;
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
    CvSeq* lines = 0;
    int i;

    // 1. 獲取工作圖像 workImg (假設為成員變量 IplImage*)
    if (workImg->nChannels == 3) {
        src = cvCreateImage(cvGetSize(workImg), IPL_DEPTH_8U, 1);
        cvCvtColor(workImg, src, CV_BGR2GRAY);  // 彩色轉灰度
    } else {
        src = cvCloneImage(workImg);            // 已是灰度
    }

    // 2. Canny 邊緣檢測
    IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1);
    color_dst = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 3);
    cvFlip(src);                                // 翻轉 (視座標系需要)
    cvCanny(src, dst, 50, 120, 3);              // 閾值 50/120, aperture 3
    cvCvtColor(dst, color_dst, CV_GRAY2BGR);    // 灰度轉 BGR 以便畫彩色線

    // 3. 概率霍夫變換 (CV_HOUGH_PROBABILISTIC)
    // rho=1, theta=PI/180, threshold=20, minLineLength=20, maxLineGap=30
    lines = cvHoughLines2(dst, storage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC,
                          1, CV_PI/180, 20, 20, 30);

    // 4. 繪制檢測到的線段
    for (i = 0; i < lines->total; i++) {
        CvPoint* line = (CvPoint*)cvGetSeqElem(lines, i);
        // line[0] 起點, line[1] 終點
        cvLine(color_dst, line[0], line[1], CV_RGB(255,0,0), 3, CV_AA, 0);
    }

    // 5. 顯示結果
    cvNamedWindow("Hough", 1);
    cvShowImage("Hough", color_dst);
    cvWaitKey(0);

    // 6. 釋放資源
    cvReleaseMemStorage(&storage);
    cvReleaseImage(&src);
    cvReleaseImage(&dst);
    cvDestroyWindow("Hough");
}

關鍵參數解析

參數	含義	建議範圍
`rho`	極坐標徑向分辨率（像素）	1
`theta`	極坐標角度分辨率（弧度）	CV_PI/180 (1度)
`threshold`	累加器閾值，只有獲得足夠投票的線才被輸出	視圖像大小/邊緣密度調整，如 50-200
`minLineLength`	最小線段長度（像素），短於此被過濾	20-100
`maxLineGap`	同一直線上兩線段最大允許間隙（像素），小於此合併	10-50

現代 C++ 接口 (OpenCV 3/4) 對比


// C++ 接口更簡潔，自動內存管理
#include 
using namespace cv;

void HoughLinesDemo(const Mat& src) {
    Mat gray, edges, color_dst;
    if (src.channels() == 3) cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    else gray = src.clone();

    Canny(gray, edges, 50, 120, 3);
    cvtColor(edges, color_dst, COLOR_GRAY2BGR);

    vector lines;  // 每行: x1,y1,x2,y2
    HoughLinesP(edges, lines, 1, CV_PI/180, 20, 20, 30);

    for (auto& l : lines)
        line(color_dst, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(0,0,255), 3, LINE_AA);

    imshow("Hough Lines", color_dst);
    waitKey(0);
}

常見問題與優化

直線過多/過少：調整 `threshold`、`minLineLength`、`maxLineGap`。邊緣圖過於雜訊大時，先高斯模糊 `GaussianBlur`。
檢測不到垂直/水平線：檢查 `theta` 步長是否過大，或坐標系翻轉問題（`cvFlip`）。
性能優化：ROI 區域檢測、降低圖像分辨率、使用 `HoughLinesP`（概率版）比標準 `HoughLines` 快得多。
圓檢測：同理使用 `HoughCircles` / `cvHoughCircles`。