从原版 OpenCV 3.4.3 开始，您无法在 Python 中使用此功能。
它在 C++ 中的工作原理
首先在implementation of HoughLines中，我们可以看到选择输出数组lines的类型的代码：
int type = CV_32FC2;
if (lines.fixedType())
{
type = lines.type();
CV_CheckType(type, type == CV_32FC2 || type == CV_32FC3, "Wrong type of output lines");
}
然后我们可以在填充lines时看到implementation of HoughLinesStandard中使用的这个参数：
if (type == CV_32FC2)
{
_lines.at<Vec2f>(i) = Vec2f(line.rho, line.angle);
}
else
{
CV_DbgAssert(type == CV_32FC3);
_lines.at<Vec3f>(i) = Vec3f(line.rho, line.angle, (float)accum[idx]);
}
类似代码可见in HoughLinesSDiv。
基于此，我们需要传入一个固定类型的_OutputArray，并在3个通道中存储32位浮点数。如何制作固定类型（但不是固定大小，因为算法需要能够调整它的大小）_OutputArray？我们再来看看implementation：
- 泛型
cv::Mat 不是固定类型，cv::UMat 也不是
- 一个选项是
std::vector<cv::Vec3f>
- 另一个选项是
cv::Mat3f（即cv::Matx<_Tp, m, n>）
示例代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
cv::Mat image(cv::Mat::eye(10, 10, CV_8UC1) * 255);
cv::Mat2f lines2;
cv::HoughLines(image, lines2, 1, CV_PI / 180, 4); // runs the actual detection
std::cout << lines2 << "\n";
cv::Mat3f lines3;;
cv::HoughLines(image, lines3, 1, CV_PI / 180, 4); // runs the actual detection
std::cout << lines3 << "\n";
return 0;
}
控制台输出：
[0, 2.3212879;
1, 2.2340214;
-1, 2.4609141]
[0, 2.3212879, 10;
1, 2.2340214, 6;
-1, 2.4609141, 6]
Python 包装器的工作原理
让我们看一下包装HoughLines函数的自动生成代码：
static PyObject* pyopencv_cv_HoughLines(PyObject* , PyObject* args, PyObject* kw)
{
using namespace cv;
{
PyObject* pyobj_image = NULL;
Mat image;
PyObject* pyobj_lines = NULL;
Mat lines;
double rho=0;
double theta=0;
int threshold=0;
double srn=0;
double stn=0;
double min_theta=0;
double max_theta=CV_PI;
const char* keywords[] = { "image", "rho", "theta", "threshold", "lines", "srn", "stn", "min_theta", "max_theta", NULL };
if( PyArg_ParseTupleAndKeywords(args, kw, "Oddi|Odddd:HoughLines", (char**)keywords, &pyobj_image, &rho, &theta, &threshold, &pyobj_lines, &srn, &stn, &min_theta, &max_theta) &&
pyopencv_to(pyobj_image, image, ArgInfo("image", 0)) &&
pyopencv_to(pyobj_lines, lines, ArgInfo("lines", 1)) )
{
ERRWRAP2(cv::HoughLines(image, lines, rho, theta, threshold, srn, stn, min_theta, max_theta));
return pyopencv_from(lines);
}
}
PyErr_Clear();
// Similar snippet handling UMat...
return NULL;
}
总而言之，它尝试将lines 参数中传递的对象转换为cv::Mat，然后以cv::Mat 作为输出参数调用cv::HoughLines。 （如果失败，那么它会尝试使用 cv::UMat 做同样的事情）不幸的是，这意味着无法为 cv::HoughLines 提供固定类型 lines，因此从 3.4.3 开始，Python 无法访问此功能。
解决方案
据我所知，唯一的解决方案是修改 OpenCV 源代码和重建。
快速破解
这很简单，编辑implementation of cv::HoughLines并将默认类型更改为CV_32FC3：
int type = CV_32FC3;
但这意味着您将始终获得投票（这也意味着 OpenCL 优化（如果存在）将不会被使用）。
更好的补丁
添加一个可选的布尔参数return_votes，默认值为false。修改代码，使得当return_votes 为true 时，type 被强制为CV_32FC3。
Header:
CV_EXPORTS_W 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,
bool return_votes = false );
Implementation:
void HoughLines( InputArray _image, OutputArray lines,
double rho, double theta, int threshold,
double srn, double stn, double min_theta, double max_theta,
bool return_votes )
{
CV_INSTRUMENT_REGION()
int type = CV_32FC2;
if (return_votes)
{
type = CV_32FC3;
}
else if (lines.fixedType())
{
type = lines.type();
CV_CheckType(type, type == CV_32FC2 || type == CV_32FC3, "Wrong type of output lines");
}
// the rest...