在更改图像大小之前，您应该使用Canny()和函数的许多参数。HoughLinesP()

的原型Canny()是：

void Canny(InputArray image, OutputArray edges,
           double threshold1, double threshold2,
           int apertureSize=3, bool L2gradient=false )

您应该使用threshold1、和参数threshold2，直到您得到一个输出，该输出准确地标记了图像中线条中涉及的像素。该参数控制强度，在该强度之上，梯度值将被确定为边缘的一部分。将它设置得更高会给你更少的边缘。该参数控制强度，高于该强度的像素将被视为从相邻像素延续边缘。将它设置得更低会给你更长的边缘。比率/应至少为 2.0，可以大到 3.0，甚至可能更大。设置为将使算法稍微慢一些，但会使用一阶导数的更准确的梯度计算。环境aperturSizeL2gradientCanny()threshold2threshold1threshold2threshold1L2gradienttrueapertureSize到 5 或 7 可能会在一阶导数计算中消除一些噪声。

只有在您Canny()准确地找到图像中的边缘后，您才能继续运行HoughLinesP()。 HoughLinesP()还有一堆旋钮，你需要调整以获得不错的结果。

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

rho并且theta可以根据您想要允许的长度和角度设置得更大或更小。设置rho和theta更大会给你更少的线段，但它们会不太准确。 threshold可以增加以减少您获得的线段数。 minLineLength可以增加以拒绝短线段，并且maxLineGap可以增加以使短线更容易连接在一起。

设置较大Canny()的apertureSize参数有点像处理较小的图像，因为较大的光圈会对图像的细节进行更多的模糊/平滑。将HoughLinesP()'srho和theta参数设置得更大有点像处理较小的图像，因为您将角度或长度的微小差异集中在一起，这些差异在较小的图像中是无法区分的。

OpenCV 文档HoughLinesP()有一个示例：

Canny( src, dst, 50, 200, 3 );
...
HoughLinesP( dst, lines, 1, CV_PI/180, 80, 30, 10 );