#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <math.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    IplImage* src;
    if( argc == 2 && (src=cvLoadImage(argv[1], 0))!= 0)
    {
        IplImage* dst = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1 );
        IplImage* color_dst = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 3 );
        CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);//儲存檢測到線段，當然可以是N*1的矩陣數列，如果

實際的直線數量多餘N，那麼最大可能數目的線段被返回
        CvSeq* lines = 0;
        int i;
 IplImage* src1=cvCreateImage(cvSize(src->width,src->height),IPL_DEPTH_8U,1);

 cvCvtColor(src, src1, CV_BGR2GRAY);  //把src轉換成灰度影象儲存在src1中，注意進行邊緣檢測一定要

換成灰度圖
        cvCanny( src1, dst, 50, 200, 3 );//引數50，200的灰度變換

        cvCvtColor( dst, color_dst, CV_GRAY2BGR );
#if 1
        lines = cvHoughLines2( dst, storage, CV_HOUGH_STANDARD, 1, CV_PI/180, 150, 0, 0 );//標準霍夫變

換後兩個引數為0，由於line_storage是記憶體空間，所以返回一個CvSeq序列結構的指標

        for( i = 0; i < lines->total; i++ )
        {
            float* line = (float*)cvGetSeqElem(lines,i);//用GetSeqElem得到直線
            float rho = line[0];
            float theta = line[1];//對於SHT和MSHT(標準變換)這裡line[0],line[1]是rho(與畫素相關單位的距

離精度)和theta(弧度測量的角度精度)
            CvPoint pt1, pt2;
            double a = cos(theta), b = sin(theta);
            if( fabs(a) < 0.001 )
            {
                pt1.x = pt2.x = cvRound(rho);
                pt1.y = 0;
                pt2.y = color_dst->height;
            }
            else if( fabs(b) < 0.001 )
            {
                pt1.y = pt2.y = cvRound(rho);
                pt1.x = 0;
                pt2.x = color_dst->width;
            }
            else
            {
                pt1.x = 0;
                pt1.y = cvRound(rho/b);
                pt2.x = cvRound(rho/a);
                pt2.y = 0;
            }
            cvLine( color_dst, pt1, pt2, CV_RGB(255,0,0), 3, 8 );
        }
#else
        lines = cvHoughLines2( dst, storage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI/180, 80, 30, 10 );
        for( i = 0; i < lines->total; i++ )
        {
            CvPoint* line = (CvPoint*)cvGetSeqElem(lines,i);
            cvLine( color_dst, line[0], line[1], CV_RGB(255,0,0), 3, 8 );
        }
#endif
        cvNamedWindow( "Source", 1 );
        cvShowImage( "Source", src );

        cvNamedWindow( "Hough", 1 );
        cvShowImage( "Hough", color_dst );

        cvWaitKey(0);
    }
}

• CV_HOUGH_STANDARD - 傳統或標準 Hough 變換. 每一個線段由兩個浮點數 (ρ, θ) 表示，其中 ρ 是直線與原點 (0,0) 之間的距離，θ 線段與 x-軸之間的夾角。因此，矩陣型別必須是 CV_32FC2 type.
• CV_HOUGH_PROBABILISTIC - 概率 Hough 變換(如果影象包含一些長的線性分割，則效率更高). 它返回線段分割而不是整個線段。每個分割用起點和終點來表示，所以矩陣（或建立的序列）型別是 CV_32SC4.
• CV_HOUGH_MULTI_SCALE - 傳統 Hough 變換的多尺度變種。線段的編碼方式與 CV_HOUGH_STANDARD 的一致。

rho

與象素相關單位的距離精度

theta

弧度測量的角度精度

threshold

閾值引數。如果相應的累計值大於 threshold， 則函式返回的這個線段.

param1

第一個方法相關的引數:

• 對傳統 Hough 變換，不使用(0).
• 對概率 Hough 變換，它是最小線段長度.
• 對多尺度 Hough 變換，它是距離精度 rho 的分母 (大致的距離精度是 rho 而精確的應該是 rho / param1 ).

param2

第二個方法相關引數:

• 對傳統 Hough 變換，不使用 (0).
• 對概率 Hough 變換，這個引數表示在同一條直線上進行碎線段連線的最大間隔值(gap), 即當同一條直線上的兩條碎線段之間的間隔小於param2時，將其合二為一。
• 對多尺度 Hough 變換，它是角度精度 theta 的分母 (大致的角度精度是 theta 而精確的角度應該是 theta / param2).

函式 cvHoughLines2 實現了用於線段檢測的不同 Hough 變換方法. Example. 用 Hough transform 檢測線段