您可以使用Hough线变换在给定的图像中检测直线。在OpenCV中有两种可用的Hough线变换方法，分别是标准Hough线变换和概率Hough线变换。
您可以使用Imgproc类的HoughLines()方法应用标准Hough线变换。该方法接受以下参数：
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表示源图像和存储线条参数（r，Φ）的向量的两个Mat对象。
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表示参数r（像素）和Φ（弧度）的分辨率的两个double变量。
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表示“检测”一条线所需的最小交点数的整数。
您可以使用Imgproc类的HoughLinesP()方法（相同的参数）应用概率Hough线变换。
您可以使用Imgproc类的Canny()方法在给定的图像中检测边缘。该方法接受以下参数：
-
表示源图像和目标图像的两个Mat对象。
-
用于保存阈值值的两个double变量。
要使用Canny边缘检测器检测给定图像的边缘，请按照以下步骤进行：
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使用Imgcodecs类的imread()方法读取源图像的内容。
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使用Imgproc类的cvtColor()方法将其转换为灰度图像。
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使用Imgproc类的blur()方法将结果（灰度）图像模糊化，内核值为3。
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使用Imgproc的canny()方法在模糊图像上应用Canny边缘检测算法。
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创建一个所有值都为0的空矩阵。
-
使用Mat类的copyTo()方法将检测到的边缘添加到其中。
示例
import java.awt.Image;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.IOException;
import javafx.application.Application;
import javafx.embed.swing.SwingFXUtils;
import javafx.scene.Group;
import javafx.scene.Scene;
import javafx.scene.image.ImageView;
import javafx.scene.image.WritableImage;
import javafx.stage.Stage;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class HoughLineTransform extends Application {
public void start(Stage stage) throws IOException {
//Loading the OpenCV core library
System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
String file ="D:Imagesroad4.jpg";
Mat src = Imgcodecs.imread(file);
//Converting the image to Gray
Mat gray = new Mat();
Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY);
//Detecting the edges
Mat edges = new Mat();
Imgproc.Canny(gray, edges, 60, 60*3, 3, false);
// Changing the color of the canny
Mat cannyColor = new Mat();
Imgproc.cvtColor(edges, cannyColor, Imgproc.COLOR_GRAY2BGR);
//Detecting the hough lines from (canny)
Mat lines = new Mat();
Imgproc.HoughLines(edges, lines, 1, Math.PI/180, 150);
for (int i = 0; i 登录后复制
输入图像
输出
执行后，上述代码会产生以下输出 −
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