HoughLines를 이용한 직선 감지 코드

int main() {
    Mat image, edge, result;
    float rho, theta, a, b, x0, y0;
    Point p1, p2;
    vector<Vec2f> lines;  // 직선을 저장할 벡터

    image = imread("chess_pattern.png");  // 이미지 불러오기
    result = image.clone();  // 원본 이미지를 복사하여 결과 저장

    cvtColor(image, image, CV_BGR2GRAY);  // 컬러 이미지를 그레이스케일로 변환
    Canny(image, edge, 50, 200, 3);  // Canny 엣지 검출 수행

    // Hough 변환을 이용해 직선 감지
    // edge: 입력 엣지 이미지, lines: 직선을 저장할 벡터
    // 1: rho의 해상도 (픽셀 단위)
    // CV_PI/180: theta의 해상도 (라디안 단위)
    // 150: accumulator에서 직선을 인식하기 위한 임계값
    HoughLines(edge, lines, 1, CV_PI / 180, 150, 0, 0);

    // 감지된 직선을 그리기
    for (int i = 0; i < lines.size(); i++) {
        rho = lines[i][0];  // 직선의 rho 값
        theta = lines[i][1];  // 직선의 theta 값
        a = cos(theta);  // cos(theta) 계산
        b = sin(theta);  // sin(theta) 계산
        x0 = a * rho;  // 직선의 x 좌표 계산
        y0 = b * rho;  // 직선의 y 좌표 계산

        // 직선의 두 점 계산
        p1 = Point(cvRound(x0 + 1000 * (-b)), cvRound(y0 + 1000 * a));  // 첫 번째 점
        p2 = Point(cvRound(x0 - 1000 * (-b)), cvRound(y0 - 1000 * a));  // 두 번째 점

        // 직선을 그리기 (파란색, 두께 3)
        line(result, p1, p2, Scalar(0, 0, 255), 3, LINE_AA);
    }

    // 이미지 출력
    imshow("Input image", image);
    imshow("edge", edge);
    imshow("Hough Transform", result);

    waitKey(0);  // 키 입력 대기
}

 

일단 이미지를 cvtColor(image, image, CV_BGR2GRAY);를 이용해 BGR에서 GRAY로 바꾸고

Canny(image, edge, 50, 200, 3);

이 부분을 통해 엣지만 남기는 작업을 한다. 

이제 이 코드의 하이라이트

HoughLines(edge, lines, 1, CV_PI / 180, 150, 0, 0);

이 HoughLines 함수는 이미지에서 직선을 감지하는 함수다.

그 이후에는 직선 그리기 파트고 line함수를 이용해 직선을 그린다.