标准霍夫变换本质上是把图像映射到它的参数空间上，它需要计算所有的M个边缘点，这样它的运算量和所需内存空间都会很大。如果在输入图像中只是处理m（m

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HoughLinesP函数就是利用概率霍夫变换来检测直线的。它的一般步骤为：

1、随机抽取图像中的一个特征点，即边缘点，如果该点已经被标定为是某一条直线上的点，则继续在剩下的边缘点中随机抽取一个边缘点，直到所有边缘点都抽取完了为止；

2、对该点进行霍夫变换，并进行累加和计算；

3、选取在霍夫空间内值大的点，如果该点大于阈值的，则进行步骤4，否则回到步骤1；

4、根据霍夫变换得到的大值，从该点出发，沿着直线的方向位移，从而找到直线的两个端点；

5、计算直线的长度，如果大于某个阈值，则被认为是好的直线输出，回到步骤1。

HoughLinesP函数的原型为：

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

image为输入图像，要求是8位单通道图像

lines为输出的直线向量，每条线用4个元素表示，即直线的两个端点的4个坐标值

rho和theta分别为距离和角度的分辨率

threshold为阈值，即步骤3中的阈值

minLineLength为最小直线长度，在步骤5中要用到，即如果小于该值，则不被认为是一条直线

maxLineGap为大直线间隙，在步骤4中要用到，即如果有两条线段是在一条直线上，但它们之间因为有间隙，所以被认为是两个线段，如果这个间隙大于该值，则被认为是两条线段，否则是一条。

HoughLinesP函数是在sources/modules/imgproc/src/hough.cpp文件中被定义的：

void cv::HoughLinesP( InputArray _image, OutputArray _lines,
      double rho, double theta, int threshold,
      double minLineLength, double maxGap )
{
 Ptr storage = cvCreateMemStorage(STORAGE_SIZE);
 Mat image = _image.getMat();
 CvMat c_image = image;
 CvSeq* seq = cvHoughLines2( &c_image, storage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC,
     rho, theta, threshold, minLineLength, maxGap );
 seqToMat(seq, _lines);
}

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