OpenCV CUDA模块霍夫变换------在 GPU 上执行概率霍夫变换检测图像中的线段端点类cv::cuda::HoughSegmentDetector

操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

cv::cuda::HoughSegmentDetector 是 OpenCV 的 CUDA 模块中一个非常重要的类，它用于在 GPU 上执行概率霍夫变换（Probabilistic Hough Transform），能够检测图像中的线段端点（即直线段），而不是标准霍夫变换中表示为 (rho, theta) 的无限长直线。

类定义

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

继承自 cv::cuda::Algorithm，提供了 GPU 加速的线段检测功能。

主要功能

在 GPU 上进行概率霍夫变换
输出为一系列线段端点，格式为 Vec4i(x1, y1, x2, y2)
支持边缘图作为输入（通常是 Canny 边缘检测后的图像）

构造函数 & 创建方式

你可以通过以下方式创建该类的对象：

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

参数说明：

参数名	类型	含义
rho	float	距离分辨率（像素）
theta	float	角度分辨率（弧度）
threshold	int	投票阈值，只有投票数大于等于此值的线段才被保留
minLineLength	int	线段最小长度，小于该值的线段将被忽略
maxLineGap	int	同一线段上点之间的最大间隙

方法列表（常用方法）

方法名	功能
detect(InputArray src, OutputArray lines, Stream& stream = Stream::Null())	执行霍夫变换检测线段
setRho(float rho) / getRho()	设置/获取距离分辨率
setTheta(float theta) / getTheta()	设置/获取角度分辨率
setThreshold(int threshold) / getThreshold()	设置/获取投票阈值
setMinLineLength(int minLineLength) / getMinLineLength()	设置/获取线段最小长度
setMaxLineGap(int maxLineGap) / getMaxLineGap()	设置/获取线段最大间隙

代码示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>int main()
{// Step 1: 加载图像并转为灰度图cv::Mat h_src = cv::imread("/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/lines.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);if (h_src.empty()) {std::cerr << "无法加载图像！" << std::endl;return -1;}// Step 1.1: 图像预处理（高斯模糊降噪）cv::Mat h_blur;cv::GaussianBlur(h_src, h_blur, cv::Size(5, 5), 0);// Step 2: 上传到 GPU 并执行 Canny 边缘检测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: 创建概率霍夫变换检测器float rho         = 1.0f;            // 距离分辨率float theta       = CV_PI / 180.0f;  // 角度分辨率（1 度）int threshold     = 30;              // 投票阈值（更敏感）int minLineLength = 50;              // 最小线段长度（更短也保留）int maxLineGap    = 20;              // 线段之间最大间隙（容许更大间隙）cv::Ptr<cv::cuda::HoughSegmentDetector> hough =cv::cuda::createHoughSegmentDetector(rho, theta, threshold, minLineLength, maxLineGap);// Step 4: 执行线段检测cv::cuda::GpuMat d_lines;hough->detect(d_edges, d_lines);// Step 5: 下载结果std::vector<cv::Vec4i> h_lines;d_lines.download(h_lines);// Step 6: 绘制检测到的线段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: 显示结果cv::imshow("Detected Line Segments", display);cv::waitKey();return 0;
}