OpenCV--直线拟合fitLine及求两直线对称轴

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直线拟合fitLine
求两直线对称轴
倾斜校正
附1 实验代码

直线拟合fitLine

void cv::fitLine(  cv::InputArray points, // 二维点的数组或vector  cv::OutputArray line, // 输出直线,Vec4f (2d)或Vec6f (3d)的vector  int distType, // 距离类型  double param, // 距离参数  double reps, // 径向的精度参数  表示直线到原点距离的精度，建议取 0.01。设为0，则自动选用最优值double aeps // 角度精度参数  表示直线角度的精度，建议取 0.01
);

◆输出line：为一个四元素的容器，如Vec4f - (vx, vy, x0, y0)。(vx, vy) 是直线的方向向量，(x0, y0) 是直线上一点。
画出直线用cv::line(image, point1, point2, cv::Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);需要输入直线上的两个点，

    double cos_theta = line[0];double sin_theta = line[1];double x0 = line[2], y0 = line[3];double k = sin_theta / cos_theta;double b = y0 - k * x0;//求出直线上另一点double x = 0; double y = k * x + b;cv::line(image, Point(x0,y0), Point(x,y), cv::Scalar(255), 1);

◆参数param含义如下，为0时自动选择最优值

Numerical parameter ( C ) for some types of distances. If it is 0, an optimal value is chosen.

◆距离类型distType一共有六种，如下图，其中CV_DIST_L2就是最小二乘法

最小二乘法抗干扰能力不如其它5种方法，实验代码见附1

原图

拟合结果

求两直线对称轴

由直线拟合得到两条Vec4f类型直线，求其对称轴
（1）求两直线交点

/*函数功能：求两条直线交点*/
/*输入：两条Vec4f类型直线*  Vec4f - (vx, vy, x0, y0)* (vx, vy) 是直线的方向向量，(x0, y0) 是直线上一点*/
/*返回：Point2f类型的点*/
Point2f getCrossPoint(Vec4f LineA, Vec4f LineB)
{double ka, kb;ka = LineA[1]/LineA[0]; //求出LineA斜率kb = LineB[1]/LineB[0];; //求出LineB斜率Point2f crossPoint;crossPoint.x = (ka*LineA[2] - LineA[3] - kb*LineB[2] + LineB[3]) / (ka - kb);crossPoint.y = (ka*kb*(LineA[2] - LineB[2]) + ka*LineB[3] - kb*LineA[3]) / (ka - kb);return crossPoint;
}

（2）对称轴斜率k2=(k0+k1)/2
（3）得到对称轴点斜式方程，令x=0代入，求得直线上另一点

 double k_line2 =(k_line0+k_line1)/2;Point p2_1(0, k_line2*(0 - crossPoint.x) + crossPoint.y);  //x=0,求出直线上另一点line(drawing, p2_1, crossPoint, Scalar(0, 0, 255), 3);     //显示拟合出的直线

倾斜校正

Point2f center=Point2f(src.rows/2,src.cols/2);
Mat martix = getRotationMatrix2D(center, k_line2/CV_PI*180, 1);//得到仿射矩阵  k_line2/CV_PI*180 弧度转角度
warpAffine(src, dst, martix, drawing.size());

附1 实验代码

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;int main()
{const char* filename = "1.bmp";Mat src_image = imread(filename, 1);if (src_image.empty()){cout << "Couldn't open image!" << filename;return 0;}int img_width = src_image.cols;int img_height = src_image.rows;Mat gray_image, bool_image;cvtColor(src_image, gray_image, CV_RGB2GRAY);threshold(gray_image, bool_image, 0, 255, CV_THRESH_OTSU);imshow("二值图", bool_image);//获取二维点集vector<Point> point_set;Point point_temp;for (int i = 0; i < img_height; ++i){for (int j = 0; j < img_width; ++j){if (bool_image.at<unsigned char>(i, j) < 255){point_temp.x = j;point_temp.y = i;point_set.push_back(point_temp);}}}//直线拟合  //拟合结果为一个四元素的容器，比如Vec4f - (vx, vy, x0, y0)//其中(vx, vy) 是直线的方向向量//(x0, y0) 是直线上的一个点Vec4f fitline;//拟合方法采用最小二乘法fitLine(point_set, fitline, CV_DIST_L2, 0, 0.01, 0.01);//求出直线上的两个点double k_line = fitline[1] / fitline[0];Point p1(0, k_line*(0 - fitline[2]) + fitline[3]);Point p2(img_width - 1, k_line*(img_width - 1 - fitline[2]) + fitline[3]);line(src_image, p1, p2, Scalar(0, 0, 255), 2);     //显示拟合出的直线Vec4f fitline1;//拟合方法采用CV_DIST_L12  CV_DIST_WELSCH  CV_DIST_FAIRfitLine(point_set, fitline1, CV_DIST_WELSCH, 0, 0.01, 0.01);//求出直线上的两个点double k_line1 = fitline1[1] / fitline1[0];Point p11(0, k_line1*(0 - fitline1[2]) + fitline1[3]);Point p12(img_width - 1, k_line1*(img_width - 1 - fitline1[2]) + fitline1[3]);line(src_image, p11, p12, Scalar(0, 255, 0), 2);Vec4f fitline2;//拟合方法采用CV_DIST_L12  CV_DIST_WELSCH  CV_DIST_FAIRfitLine(point_set, fitline2, CV_DIST_L12, 0, 0.01, 0.01);//求出直线上的两个点double k_line2 = fitline2[1] / fitline2[0];Point p21(0, k_line2*(0 - fitline2[2]) + fitline2[3]);Point p22(img_width - 1, k_line2*(img_width - 1 - fitline2[2]) + fitline2[3]);line(src_image, p21, p22, Scalar(255, 0, 0), 2);//显示拟合出的直线方程/*char text_equation[1024];sprintf_s(text_equation, "y-%.2f=%.2f(x-%.2f)", fitline[3], k_line, fitline[2]);putText(src_image, text_equation, Point(30, 50), CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.5, Scalar(0, 0, 255), 1, 8);*/imshow("原图+拟合结果", src_image);waitKey();return 0;
}

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