所以我有这样的图像：
我想得到这样的东西（我没有画出我想要的所有线条，但我希望你能明白我的想法）：
我想使用 SURF（（Speeded Up Robust Features）是一种强大的图像描述符，由Herbert Bay 等人于 2006 年首次提出）或基于 2D Haar 小波响应之和并有效利用积分图像的东西找到图像上的所有直线。我想获得相对于图片像素坐标线的起点和终点。
所以在这张图片上找到瓷砖之间的所有线条和顶部的那两条黑线。
是否有任何这样的代码示例（具有行搜索功能）可以开始？
我喜欢 C 和 C++，但任何其他可读的代码都可能对我有用=)
下面是一个完整的应用霍夫变换来检测线条的例子。我正在使用 MATLAB 来完成这项工作..
诀窍是将图像划分为多个区域并进行不同的处理；这是因为您的场景中有不同的“纹理”（墙壁上部区域的瓷砖与底部较暗的瓷砖完全不同，并且一次处理图像并不是最佳的）。
作为一个工作示例，请考虑以下示例：
%# load image, blur it, then find edges
I0 = rgb2gray( imread('http://www.de-viz.ru/catalog/new2/Holm/hvannaya.jpg') );
I = imcrop(I0, [577 156 220 292]); %# select a region of interest
I = imfilter(I, fspecial('gaussian', [7 7], 1), 'symmetric');
BW = edge(I, 'canny');
%# Hough Transform and show accumulated matrix
[H T R] = hough(BW, 'RhoResolution',2, 'Theta',-90:0.5:89.5);
imshow(imadjust(mat2gray(H)), [], 'XData',T, 'YData',R, ...
'InitialMagnification','fit')
xlabel('\theta (degrees)'), ylabel('\rho')
axis on, axis normal, colormap(hot), colorbar, hold on
%# detect peaks
P = houghpeaks(H, 20, 'threshold',ceil(0.5*max(H(:))));
plot(T(P(:,2)), R(P(:,1)), 'gs', 'LineWidth',2);
%# detect lines and overlay on top of image
lines = houghlines(BW, T, R, P, 'FillGap',50, 'MinLength',5);
figure, imshow(I), hold on
for k = 1:length(lines)
xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
plot(xy(:,1), xy(:,2), 'g.-', 'LineWidth',2);
end
hold off
您可以在其他地区尝试相同的过程，同时调整参数以获得良好的结果。
您是否尝试过更简单的方法，例如用于查找线的 Hough 变换？OpenCV 中包含一个执行此操作的函数和示例，称为cvHoughLines2。
二维小波变换在 R 中使用Waveslim包实现。具体来说，函数 dwt2D() 使用 C“后端”来提高速度。然后，您可以应用阈值来查找线条。