图像处理 C语言 hough变换 检测直线

一天从网上下了20个vc的hough代码，没有一个代码是成功的。令人郁闷，我参考matlab代码写出了hough检测单个直线的程序

Hough变换：

本程序是我花费时间最长的程序；参考matlab算法；首先求出原图上的每一个像素在变换域上的对应曲线，即原图上每一点(i,j)对应变换域曲线(p,k)；p=(int)(i*cos(pi*k/180)+j*sin(pi*k/180))（0

然后遍历（i，j），累加变换域重复出现的位置，即曲线的交点

然后遍历累加器，寻找交点最大的数据，找出对应的原图坐标，即为所求直线

主要代码

for(i=0;i

{

for(j=0,n=0;n

{ //gray 变量存储rgb转灰度的数据

gray= ((float)(img.image[lineBytes*i+n+2])+(float)(*(img.image+lineBytes*i+n+1))+(float)(*(img.image+lineBytes*i+n)))/3; //lineBytes 原图每行实际字节数

grayPic[i*img.width+j]=(byte)gray;//转换成的灰度图像放在grayPic中

}

}

int logNum; //边缘检测

memset(lpDIBBits,(byte)0,sizeof(byte)*img.height*img.width);

for(i=3;i

for(j=3;j

{

//logNum 变量 记录每次运算的值

logNum=16*grayPic[i*img.width+j]-grayPic[(i-2)*img.width+j]-grayPic[(i-1)*img.width+j-1]-2*grayPic[(i-1)*img.width+j]-grayPic[(i-1)*img.width+j+1]-grayPic[i*img.width+j-2]-2*grayPic[i*img.width+j-1]-2*grayPic[i*img.width+j+1]-grayPic[i*img.width+j+2]-grayPic[(i+1)*img.width+j-1]-2*grayPic[(i+1)*img.width+j]-grayPic[(i+1)*img.width+j+1]-grayPic[(i+2)*img.width+j];//log算子

if(logNum > 0)

lpDIBBits[i*img.width+j]=255;//边缘检测后的数据存放在lpDIBBits中

else

lpDIBBits[i*img.width+j]=0;

}

for(i=1;i原图高度

for(j=1;j原图宽度

{

if(lpDIBBits[i*img.width+j]==255) //对边缘检测后的数据（存在lpDIBBits中）进行hough变化

{

for(k=1;k

{

p=(int)(i*cos(pi*k/180)+j*sin(pi*k/180));//p hough变换中距离参数

p=(int)(p/2+mp/2); //对p值优化防止为负

npp[k][p]=npp[k][p]++; //npp对变换域中对应重复出现的点累加

}

}

}

kmax=0; //最长直线的角度

pmax=0; //最长直线的距离

n=0; //这一部分为寻找最长直线

for(i=1;i

for(j=1;j为原图对角线距离

{

if(npp[i][j]>yuzhi) //找出最长直线 yuzhi为中间变量用于比较

{

yuzhi=npp[i][j];

kmax=i; //记录最长直线的角度

pmax=j; //记录最长直线的距离

}

}

memset(temp,(byte)255,sizeof(byte)*img.width*img.height);//原图中坐标符合kmax和pmax的值

for(i=1;i

for(j=1;j

{

if(lpDIBBits[i*img.width+j]==255)

{

p=(int)(i*cos(pi*kmax/180)+j*sin(pi*kmax/180));//pi=3.1415926

p=(int)(p/2+mp/2); //mp为原图对角线距离

if(p==pmax)

*(temp+i*img.width+j)=0; //存储图像数据 放在temp数组中

}

}

右边是原图，里面有圆和直线，左边是经过hough变换检测出的直线（版权所有 欢迎交流）