C++ 当使用hough变换进行直线检测时，为什么θ的范围为0~179？

我正在尝试使用hough变换进行直线检测。 我大致了解它的工作原理，但有一件事我不太清楚

在霍夫变换中，线性方程变为r=xcos（θ）+ysin（θ） 图像中的每一行都用r和θ来区分

这就是我想知道的。当它在C++中实现时，（在书和许多因特网页面中） 他们改变了θ0~359->0~179的范围，使r有2*对角线来存储180~359θ线

有必要吗？θ范围减小2倍，r增大2倍。。。 数组[r][θ]在更改前后具有相同的空间

还有一个问题

在我的图片中，第一个象限是显示屏，而红线（第三个象限）从未显示在显示屏上。（显示屏上可以显示第二或第四象限线。）

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所以，θ范围只有-90~180或r只有3/2*对角线而不是2是有效的吗？

要达到最大涂层密度，你应该围绕图像/屏幕的中心（而不是角落）旋转线条

所以，你应该把θ从0变为360，把r从0变为（对角线/2）

或者，您可以将θ从0变为180，将r从（-diagonal/2）变为（diagonal/2），因为θ=45且r=-50的直线与θ=135且r=50的直线相同

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我认为在书中，他们并不在意图像中心（这是不好的），只是绕着角落旋转直线（屏幕坐标为0,0），所以它使图像变大了2倍。当θ从0到180时，它们应该从对角线到对角线变化，这使得IntalValx 2×对角线< /P>这是一个C++问题吗？我没有看到任何C++相关的东西，实际上，它不仅仅是C++问题。你说得对……谢谢你的回答。当θ从0到360时，r是从0到对角线/2？？您的意思是案例图像的中心是原点（0,0）？我想案例图像的左下方是原点。这取决于你如何实现你的坐标系。想象一下，您的图像在世界坐标系中是从（-Width/2，-Height/2）到（Width/2，Height/2），当您需要（x，y）（在世界坐标系中）像素时，只需从图像（在图像坐标系中）中获取像素（x+Width/2，y+Height/2）。