HoughLinesP를 사용한 확률적 허프 변환 코드

이 방법은 직선 검출을 할 때 더 효율적이고, 직선의 시작점과 끝점을 직접 제공해주는 장점이 있다.

int main() {
    Mat image, edge, result;
    vector<Vec4i> lines;  // 직선의 시작점과 끝점을 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

    // 확률적 허프 변환을 이용해 직선 감지
    // edge: 입력 엣지 이미지, lines: 직선을 저장할 벡터
    // 1: rho의 해상도 (픽셀 단위)
    // CV_PI/180: theta의 해상도 (라디안 단위)
    // 50: accumulator에서 직선을 인식하기 위한 임계값
    // 10: 최소 직선 길이
    // 300: 같은 직선 상에서 점들 간의 최대 허용 간격
    HoughLinesP(edge, lines, 1, CV_PI / 180, 50, 10, 300);

    // 감지된 직선을 그리기
    for (int i = 0; i < lines.size(); i++) {
        Vec4i l = lines[i];  // 직선의 시작점과 끝점을 저장
        line(result, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(0, 0, 255), 3, LINE_AA);  // 직선을 이미지에 그리기
    }

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

    waitKey(0);  // 키 입력 대기
}

 

 

여기서 중요하게 볼 항목은 HoughLinesP(edge, lines, 1, CV_PI / 180, 50, 10, 300); 이다.

HoughLinesP는 확률적 허프 변환을 사용하는 함수로, 직선의 시작점과 끝점을 정확히 찾아준다.

그리고 lines 벡터에 저장된 각 직선의 시작점과 끝점을 가져와서 line 함수를 사용해 직선을 그린다.

Point(l[0], l[1])는 시작점이고 Point(l[2], l[3])는 직선의 끝점이다.