OpenCV：获取Hough累加器值？

是否可以从Hough变换中获得累加器值以及

rho

和

theta

我这样问是因为我想区分“定义良好”（即，具有高累加器值）的行和定义不好的行

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谢谢

好的，查看cvhough.cpp文件，结构CvLinePolar仅由rho和angle定义

这就是我们调用HoughLines后传递回来的所有内容。我正在修改C++文件，看看是否能投票。< /P> 更新10月26日：刚刚意识到这些不是真正的答案，更像是问题。显然不赞成。我找到了一些关于重新编译OpenCV的说明。我想我们必须进入代码，修改它并重新编译。

10月27日更新：我用新代码编译OpenCV的DLL失败了，所以我最终将要修改的特定部分复制粘贴到自己的文件中。 我喜欢添加新函数，以避免重载已定义的函数。 您需要复制以下4个主要内容： 1-一些随机定义

#定义hough\u cmp\u gt（l1，l2）（辅助[l1]>辅助[l2]）
静态CV_实施_QSORT_EX（icvHoughSortDescent32s，int，hough_cmp_gt，const int*）

2-重新定义线参数的结构

typedef结构CvLinePolar2
{
浮动rho；
浮动角；
浮动投票；
}
CvLinePolar2；

3-已修改的主要功能

静态无效
ICV路线标准2（常数CvMat*img、浮点数rho、浮点数θ、，
整数阈值，CvSeq*行，整数行最大值）
{
cv：：自动缓冲、累计、排序；
cv：：AutoBuffer禁忌，禁忌；
const uchar*图像；
内台阶、宽度、高度；
努姆尔霍省努曼格尔国际酒店；
int-total=0；
浮昂；
int r，n；
int i，j；
浮动irho=1/rho；
双尺度；
CV_断言（CV_为材料（img）&CV_材料类型（img->TYPE）=CV_8UC1）；
image=img->data.ptr；
步骤=img->step；
宽度=img->cols；
高度=img->行；
numangle=cvRound（CV_PI/θ）；
numrho=cvRound（（宽度+高度）*2+1）/rho）；
_累计分配（（numangle+2）*（numrho+2））；
_排序分配（numangle*numrho）；
_tabSin.allocate（numangle）；
_tabCos.分配（numangle）；
int*accum=\u accum，*sort\u buf=\u sort\u buf；
浮动*tabSin=\u tabSin，*tabCos=\u tabCos；
memset（累计，0，大小f（累计[0]）*（numangle+2）*（numrho+2））；
对于（ang=0，n=0；n阈值&&
accum[base]>accum[base-1]&accum[base]>=accum[base+1]&&
累加[base]>acum[base-numrho-2]&累加[base]>=acum[base+numrho+2]）
sort_buf[total++]=base；
}
//阶段3.按累加器值对检测到的行进行排序
IcvhoughtDescent32s（分类、总计、累计）；
//阶段4.将第一个min（总计，行数最大）行存储到输出缓冲区
linesMax=最小值（linesMax，总计）；
比例=1./（numrho+2）；
对于（i=0；i

4-调用该函数的函数

CV_IMPL CvSeq*
cvHoughLines3（CvArr*src_图像，void*lineStorage，int方法，
双ρ，双θ，整数阈值，
双参数1，双参数2）
{
CvSeq*结果=0；
CvMat存根，*img=（CvMat*）src_图像；
CvMat*mat=0；
CvSeq*行=0；
CvSeq行(U头)；
CVSeq块线_块；
int线型，elemSize；
int linesMax=int_MAX；
int-iparam1，iparam2；
img=cvGetMat（img和存根）；
如果（！CV_是_MASK_ARR（img））
CV_错误（CV_StsBadArg，“源图像必须为8位，单通道”）；
if（！lineStorage）
CV_错误（CV_StsNullPtr，“空目的地”）；
如果（ρcols！=1））
CV_错误（CV_StsBadArg，
“目标矩阵应该是连续的，并且只有一行或一列”）；
如果（CV\u材料类型（材料->类型）！=线型）
CV_错误（CV_StsBadArg，
“目标矩阵数据类型不合适，请参阅手册”）；
lines=cvMakeSeqHeaderForArray（线型、尺寸（CvSeq）、elemSize、mat->data.ptr、，
物料->行+物料->列-1，&行\表头，&行\块）；
linesMax=行->总计；
cveq（行）；
}
其他的
CV_错误（CV_StsBadArg，“目的地不是CvMemStorage*或CvMat*”；
iparam1=cvRound（参数1）；
iparam2=cvRound（参数2）；
开关（方法）
{
案例CV_HOUGH_标准：
ICV路线标准2（img，（浮动）rho，
（浮动）θ、阈值、直线、直线最大值）；
打破
违约：
CV_错误（CV_StsBadArg，“无法识别的方法id”）；
}
if（mat）
{