论文复现_显示屏装配尺寸测量

读到一篇关于显示屏装配尺寸测量的文献，感谢肖敏同学的思路，若侵权请联系作者删除。
该文献利用霍夫变换对边缘直线进行粗定位, 并依次找到直线边缘附近的所有点集， 利用最小二乘法进行拟合, 精确地检测出图像中的直线边缘，由此计算出液晶显示区域和外壳之间的距离。
步骤：

1. 图像预处理；
2. canny算子提取显示区域和外壳的边缘；
3. 霍夫直线检测粗定位，获取直线极坐标参数，由此筛选实际边缘线，计算直线点坐标；
4. 最小二乘法拟合直线点。
5. 通过点到直线的距离求平均，提高测量准确度和精度。

重点记录：
1、霍夫直线检测
OpenCV提供了两个函数用于直线提取，HoughLines()函数输出直线极坐标参数，HoughLinesP()函数输出直线端点坐标。

C++: void HoughLines(InputArray image, OutputArray lines,
 double rho, double theta, int threshold, double srn=0, 
 double stn=0, double min_theta = 0, double max_theta = CV_PI )

第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，即源图像，需为8位的单通道二进制图像，可以将任意的源图载入进来后由函数修改成此格式后，再填在这里。
第二个参数，OutputArray 类型的lines，经过调用HoughLines函数后储存了霍夫线变换检测到线条的输出矢量。每一条线由具有两个元素的矢量表示，其中，是离坐标原点((0,0)（也就是图像的左上角）的距离。 是弧度线条旋转角度（0_{垂直线，π/2}水平线）。
第三个参数，double类型的rho，以像素为单位的距离精度。另一种形容方式是直线搜索时的进步尺寸的单位半径。PS:Latex中/rho就表示 。
第四个参数，double类型的theta，以弧度为单位的角度精度。另一种形容方式是直线搜索时的进步尺寸的单位角度。
第五个参数，int类型的threshold，累加平面的阈值参数，即识别某部分为图中的一条直线时它在累加平面中必须达到的值。大于阈值threshold的线段才可以被检测通过并返回到结果中。
第六个参数，double类型的srn，有默认值0。对于多尺度的霍夫变换，这是第三个参数进步尺寸rho的除数距离。粗略的累加器进步尺寸直接是第三个参数rho，而精确的累加器进步尺寸为rho/srn。
第七个参数，double类型的stn，有默认值0，对于多尺度霍夫变换，srn表示第四个参数进步尺寸的单位角度theta的除数距离。且如果srn和stn同时为0，就表示使用经典的霍夫变换。否则，这两个参数应该都为正数。
第八个参数，double类型的 min_theta，对于标准和多尺度Hough变换，检查线条的最小角度。必须介于0和max_theta之间。
第九个参数，double类型的 max_theta, 对于标准和多尺度Hough变换，检查线条的最大角度。必须介于min_theta和CV_PI之间.

C++: void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines, 
double rho, double theta, int threshold, 
double minLineLength=0, double maxLineGap=0 )

第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，即源图像，需为8位的单通道二进制图像，可以将任意的源图载入进来后由函数修改成此格式后，再填在这里。
第二个参数，OutputArray 类型的lines，经过调用HoughLinesP函数后后存储了检测到的线条的输出矢量，每一条线由具有四个元素的矢量(x_1,y_1, x_2, y_2） 表示，其中，(x_1, y_1)和(x_2, y_2) 是是每个检测到的线段的结束点。
第三个参数，double类型的rho，以像素为单位的距离精度。另一种形容方式是直线搜索时的进步尺寸的单位半径。
第四个参数，double类型的theta，以弧度为单位的角度精度。另一种形容方式是直线搜索时的进步尺寸的单位角度。
第五个参数，int类型的threshold，累加平面的阈值参数，即识别某部分为图中的一条直线时它在累加平面中必须达到的值。大于阈值threshold的线段才可以被检测通过并返回到结果中。
第六个参数，double类型的minLineLength，有默认值0，表示最低线段的长度，比这个设定参数短的线段就不能被显现出来。
第七个参数，double类型的maxLineGap，有默认值0，允许将同一行点与点之间连接起来的最大的距离。

2、无序数组找出差值最大的两个数
在筛选直线时需要用到，先将前两个数按大小设定为左右两个端点值，计算差值，遍历剩余数与当前最小值作差与当前差值比较，若大于则执行取代操作，具体见代码；若小于则跳过。
如果先将数据进行排序，再抽取最大最小值，复杂度会更高。

void find(vector<Vec2f>&lines_xy,int &m, int &n) {
	
	float leftNum;
	float rightNum;
	
	float dis = lines_xy[0][0] - lines_xy[1][0];//当前两个数差值

	if (dis < 0)
	{
		leftNum = lines_xy[0][0];
		m = 0;
		rightNum = lines_xy[1][0];
		n = 1;
	}
	else
	{
		leftNum = lines_xy[1][0];
		m = 1;
		rightNum = lines_xy[0][0];
		n = 0;
	}
	float minNum = leftNum;
	for (int i = 2; i < lines_xy.size(); i++) {
		// 将当前元素和它之前的最小元素进行相减，当差值更大，更新记录的元素
		if (abs(lines_xy[i][0] - minNum) > abs(dis)) {
			if (lines_xy[i][0] > minNum) {
				rightNum = lines_xy[i][0];
				n = i;
			}
			else {
				leftNum = lines_xy[i][0];
				minNum = lines_xy[i][0];
				m = i;			
			}
			dis = lines_xy[i][0] - minNum;
			cout << "m:" << m << "  n:" << n << endl;
		}		
	}	
}

复现结果：





x方向的直线距离采用的是平均距离，精度高，y方向采用的点距离，精度低。