• 操作系統：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 編程語言：C++11

算法描述

cv::cuda::HoughSegmentDetector 是 OpenCV 的 CUDA 模塊中一個非常重要的類，它用于在 GPU 上執行 概率霍夫變換（Probabilistic Hough Transform），能夠檢測圖像中的線段端點（即直線段），而不是標準霍夫變換中表示為 (rho, theta) 的無限長直線。

類定義

class cv::cuda::HoughSegmentDetector : public cv::cuda::Algorithm

繼承自 cv::cuda::Algorithm，提供了 GPU 加速的線段檢測功能。

主要功能

• 在 GPU 上進行 概率霍夫變換
• 輸出為一系列 線段端點，格式為 Vec4i(x1, y1, x2, y2)
• 支持邊緣圖作為輸入（通常是 Canny 邊緣檢測后的圖像）

構造函數 & 創建方式

你可以通過以下方式創建該類的對象：

cv::Ptr<cv::cuda::HoughSegmentDetector> hough = cv::cuda::createHoughSegmentDetector(rho, theta, threshold, minLineLength, maxLineGap);

參數說明：

參數名	類型	含義
rho	float	距離分辨率（像素）
theta	float	角度分辨率（弧度）
threshold	int	投票閾值，只有投票數大于等于此值的線段才被保留
minLineLength	int	線段最小長度，小于該值的線段將被忽略
maxLineGap	int	同一線段上點之間的最大間隙

方法列表（常用方法）

方法名	功能
detect(InputArray src, OutputArray lines, Stream& stream = Stream::Null())	執行霍夫變換檢測線段
setRho(float rho) / getRho()	設置/獲取距離分辨率
setTheta(float theta) / getTheta()	設置/獲取角度分辨率
setThreshold(int threshold) / getThreshold()	設置/獲取投票閾值
setMinLineLength(int minLineLength) / getMinLineLength()	設置/獲取線段最小長度
setMaxLineGap(int maxLineGap) / getMaxLineGap()	設置/獲取線段最大間隙

代碼示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>int main()
{// Step 1: 加載圖像并轉為灰度圖cv::Mat h_src = cv::imread("/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/lines.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);if (h_src.empty()) {std::cerr << "無法加載圖像！" << std::endl;return -1;}// Step 1.1: 圖像預處理（高斯模糊降噪）cv::Mat h_blur;cv::GaussianBlur(h_src, h_blur, cv::Size(5, 5), 0);// Step 2: 上傳到 GPU 并執行 Canny 邊緣檢測cv::cuda::GpuMat d_src, d_edges;d_src.upload(h_blur);cv::Ptr<cv::cuda::CannyEdgeDetector> canny = cv::cuda::createCannyEdgeDetector(100, 200);canny->detect(d_src, d_edges);// Step 3: 創建概率霍夫變換檢測器float rho         = 1.0f;            // 距離分辨率float theta       = CV_PI / 180.0f;  // 角度分辨率（1 度）int threshold     = 30;              // 投票閾值（更敏感）int minLineLength = 50;              // 最小線段長度（更短也保留）int maxLineGap    = 20;              // 線段之間最大間隙（容許更大間隙）cv::Ptr<cv::cuda::HoughSegmentDetector> hough =cv::cuda::createHoughSegmentDetector(rho, theta, threshold, minLineLength, maxLineGap);// Step 4: 執行線段檢測cv::cuda::GpuMat d_lines;hough->detect(d_edges, d_lines);// Step 5: 下載結果std::vector<cv::Vec4i> h_lines;d_lines.download(h_lines);// Step 6: 繪制檢測到的線段cv::Mat display;cv::cvtColor(h_src, display, cv::COLOR_GRAY2BGR);for (const auto& line : h_lines){cv::Point pt1(line[0], line[1]);cv::Point pt2(line[2], line[3]);cv::line(display, pt1, pt2, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);}// Step 7: 顯示結果cv::imshow("Detected Line Segments", display);cv::waitKey();return 0;
}

運行結果