通过霍夫直线检测方式获取直线，自定义提取直线(提取出两条接近平行的直线)，将直线进行拟合

由于项目的需要，需要使用霍夫直线检测进行处理图像。这里进行笔记记录，话不多说，先上代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{Mat img = imread("result1.png");Mat gray, canny, binaryImage;cvtColor(img, gray, CV_RGB2GRAY);threshold(gray, binaryImage, 100, 225, THRESH_BINARY);imshow("binaryImage", binaryImage);Canny(binaryImage, canny, 50, 120);vector<Vec4i> lines;HoughLinesP(canny, lines, 1, CV_PI / 180, 50, 200, 30);for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++){Vec4i I = lines[i];double x1 = I[0];double y1 = I[1];double x2 = I[2];double y2 = I[3];//筛选满足条件的点if (abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2) > 50){//将满足条件的点画出line(img, Point2d(x1, y1), Point2d(x2, y2), Scalar(0, 255, 255), 2);cout << " " << "(" << x1 << "," << y1 << ")" << " " << "(" << x2 << "," << y2 << ")" << endl;//line(canny, Point2d(x1, y1), Point2d(x2, y2), Scalar(0, 255, 255), 2);}}imshow("img2", img);imwrite("shuchu.png", img);waitKey(0);return 0;
}

上面的代码并没有进行什么滤波与二值化处理，是最简单的一种方式。

霍夫直线检测函数的使用

首先是对霍夫直线检测代码之中HoughLinesP函数进行解释：

void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=0 )

第一个参数：InputArray image，表示输入的图像。

第二个参数：OutputArray lines，表示输出的量，其中包含有相应的输出的直线的坐标。

第三个参数：double rho，以像素为单位的距离精度。

第四个参数：double theta，以弧度为单位的角度精度。

一般前四个参数是不用管的，主要是看后面的三个参数。

第五个参数：int threshold，累加平面的阈值参数，即识别某部分为图中的一条直线时它在累加平面中必须达到的值。大于阈值 threshold 的线段才可以被检测通过并返回到结果中。

第六个参数： double minLineLength，存在默认值0，表示可以显示的最低线段长度。

第七个参数：double maxLineGap，有默认值0，允许将同一行点与点之间连接起来的最大的距离。

这里每个参数的含义可以详见博客如下所示：

HoughLinesP参数设置（看完还不会你砍死我！！！）_无情的搬砖机器的博客-CSDN博客_houghlinesp一、我是个标题1、随便在PPt画个图如下（1602*750）：2、测试代码#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int detect(cv::Mat img) {cv::Mat can_img, gray_img;cv::cvtColor(img, gray_img, CV_BGR2GRAY);cv::Mat ..https://blog.csdn.net/Li_haiyu/article/details/106397532?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522166746636316800182746543%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=166746636316800182746543&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_positive~default-1-106397532-null-null.142%5Ev62%5Econtrol,201%5Ev3%5Eadd_ask,213%5Ev1%5Econtrol&utm_term=HoughLinesP&spm=1018.2226.3001.4187

自定义方式进行线段提取

网上只是给出了如何进行霍夫直线的提取，但是具体信息的提取过程，网上并没有，所以由于项目的需要，想了以下的方式可以进行对于可用信息的提取。

使用的图片是已经截取好的，因为实际的项目之中，背景的干扰是非常小的。由于此处进行的是模拟实验，我想到的办法只有是在不进行原有的像素改变的过程之中，对于图片内容的截取。具体的截取过程见我的另一篇博客：基于OpenCV使用鼠标在图片之中提取自己想要的信息进行显示_YllasdW的博客-CSDN博客基于OpenCV使用鼠标在图片之中圈出自己想要的信息进行显示https://blog.csdn.net/m0_47489229/article/details/126959813

上面写的代码的运行结果如下所示：

但是我需要进行提取的是在直板两端平行的线，由上面结果可知实际图像之中是存在五条线，那么这里如何进行提取两端的线呢？

我这个地方也是仔细想了一想，但是也是非常的简单，我的思路如下所示：
①两个直线之间的间距问题，既然是存在三条直线，提取两端的直线，那两端的直线的间距必然是相对而言比较大的。
②起始点和终止点之间的距离，这个地方只能是作为第二个条件存在，在判断出第一个条件之后，提取两边最长的线段（当然这个思路不是特别好，但是我这里想着这样其实也是可以的）。
③提取两边直线的斜率最为相近的两条直线（相比于条件②，这个更加靠谱一点）

代码思路，上面几个条件使用过程，我采用使用思路①和思路③进行结合的方式，所需要使用的信息是在输出结果之中，输出点之中起始点和终止点就是可以的。

在正式进行的过程，发现存在一个问题，就是思路①之中，直线可能并不是平行线，那么如何进行评价呢？所以对于思路①不如选定自己直线上面的同一纵坐标对应的横坐标进行比对，选取第一组的横坐标作为标准，依次进行相减，得到的数值取一个平均值，当数值大于这个数是一组，小于又是另外一组，进而可以分为左右两组直线。（发现自己好机智