有没有人知道OpenCV实现中的概率Hough变换的特定算法？我的意思是，是否有关于算法的参考文件或文档？
为了得到这个想法，我当然可以查看源代码，但我想知道是否有任何关于它的文档。 - 它不在源代码的注释中（OpenCV 1.0）。
谢谢！
-Jin
答案 0 :(得分：7)
OpenCV文档指出，算法基于J Matas等人的“使用渐进概率霍夫变换对线进行稳健检测”。这与维基百科上描述的RHT完全不同。
这篇论文似乎没有在互联网上免费提供，但你可以从Elsevier中获取它
答案 1 :(得分：2)
OpenCV 2.4.4中HoughLinesProbabilistic的源代码包含内联注释，解释了所涉及的各个步骤。
https://github.com/Itseez/opencv/blob/master/modules/imgproc/src/hough.cpp
答案 2 :(得分：1)
第6节中的文章Line Detection by Hough transformation可能很有用。
答案 3 :(得分：1)
这是Matas等人的一篇相当简洁的论文。它描述了这种方法，正如其他人所提到的，它确实与随机霍夫变换完全不同：
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.40.2186&rep=rep1&type=pdf
（不知道这个链接有多长时间有效。它来自citeseer，不会指望它明天会消失，但谁知道......）
我快速查看了hough.cpp中的实现icvHoughLinesProbabilistic（），因为我将使用它:-)看起来相当简单，无论如何，我的主要兴趣是它是否在最小方块线拟合中结束 - 它没有，这很好。这只是意味着，如果需要获得准确的线段，可能需要使用OpenCV返回的起点/终点和隐含线参数来从整个点集中选择相关点。我首先使用相当保守的距离阈值，并在这些点上以较小的阈值运行RANSAC / MSAC。最后，像往常一样在inlier-set中插入一条线，例如使用OpenCV的cvFitLine（）。
答案 4 :(得分：-1)
这是一篇关于随机Hough变换的文章，我认为它与OpenCV中使用的“概率Hough变换”相同 http://en.wikipedia.org/wiki/Randomized_Hough_Transform
基本上，你没有为所有点填充累加器，而是选择一组具有特定条件的点来填充Hough变换。
结果是，有时候，如果开始时没有足够的分数，你可能会错过实际的线路。如果你有一些线性结构，我猜你想要使用它，这样大多数点都是多余的。 参考文献2：L。Xu，E。Oja和P. Kultanan，“一种新的曲线检测方法：随机Hough变换（RHT）”，Pattern Recog。快报。 11,1990,331-338。
我还读到了一些非常不同的方法，其中算法需要两个点并计算这两个点中间的点。如果该点是一个边缘点，那么我们将累积该行的bin。这显然非常快，但你假设有一个非稀疏的矩阵，因为如果没有足够的边缘点可以很容易地错过线。