OpenCV C++开发 第二节：图像处理（九、霍夫变换直线、霍夫变换圆）
一、霍夫变换直线
代码：
#include
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
Mat src, src_gray, dst;
src = imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\timg.jpg");
if (!src.data) {
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
char INPUT_TITLE[] = "input image";
char OUTPUT_TITLE[] = "hough-line-detection";
namedWindow(INPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow(OUTPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(INPUT_TITLE, src);
// extract edge
Canny(src, src_gray, 150, 200);
cvtColor(src_gray, dst, CV_GRAY2BGR);
imshow("edge image", src_gray);
vector lines;
HoughLines(src_gray, lines, 1, CV_PI / 180, 150, 0, 0);
for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++) {
float rho = lines[i][0]; // 极坐标中的r长度
float theta = lines[i][1]; // 极坐标中的角度
Point pt1, pt2;
double a = cos(theta), b = sin(theta);
double x0 = a * rho, y0 = b * rho;
// 转换为平面坐标的四个点
pt1.x = cvRound(x0 + 1000 * (-b));
pt1.y = cvRound(y0 + 1000 * (a));
pt2.x = cvRound(x0 - 1000 * (-b));
pt2.y = cvRound(y0 - 1000 * (a));
line(dst, pt1, pt2, Scalar(0, 0, 255), 1, CV_AA);
}
/*
vector plines;
HoughLinesP(src_gray, plines, 1, CV_PI / 180.0, 10, 0, 10);
Scalar color = Scalar(0, 0, 255);
for (size_t i = 0; i < plines.size(); i++) {
Vec4f hline = plines[i];
line(dst, Point(hline[0], hline[1]), Point(hline[2], hline[3]), color, 3, LINE_AA);
}*/
imshow(OUTPUT_TITLE, dst);
waitKey(0);
return 0;
} 以上代码中主要的几个知识点解释下：
1.HoughLines(src_gray, lines, 1, CV_PI / 180, 150, 0, 0);
其实我也不是很理解它的算法，简单说明
cv::HoughLines(
InputArray src, // 输入图像，必须8-bit的灰度图像
OutputArray lines, // 输出的极坐标来表示直线
double rho, // 生成极坐标时候的像素扫描步长
double theta, //生成极坐标时候的角度步长，一般取值CV_PI/180
int threshold, // 阈值，只有获得足够交点的极坐标点才被看成是直线
double srn=0;// 是否应用多尺度的霍夫变换，如果不是设置0表示经典霍夫变换
double stn=0;//是否应用多尺度的霍夫变换，如果不是设置0表示经典霍夫变换
double min_theta=0; // 表示角度扫描范围 0 ~180之间， 默认即可
double max_theta=CV_PI
)
2.HoughLinesP(src_gray, plines, 1, CV_PI / 180.0, 10, 0, 10);
cv::HoughLinesP(
InputArray src, // 输入图像，必须8-bit的灰度图像
OutputArray lines, // 输出的极坐标来表示直线
double rho, // 生成极坐标时候的像素扫描步长
double theta, //生成极坐标时候的角度步长，一般取值CV_PI/180
int threshold, // 阈值，只有获得足够交点的极坐标点才被看成是直线
double minLineLength=0;// 最小直线长度
double maxLineGap=0;// 最大间隔
)
二、霍夫变换圆
代码：
#include
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
Mat src, dst;
src = imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\timg1.jpg");
if (!src.data) {
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
char INPUT_TITLE[] = "input image";
char OUTPUT_TITLE[] = "hough circle demo";
namedWindow(INPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow(OUTPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(INPUT_TITLE, src);
// 中值滤波
Mat moutput;
medianBlur(src, moutput, 3);
cvtColor(moutput, moutput, CV_BGR2GRAY);
// 霍夫圆检测,基于灰度空间
vector pcircles;
HoughCircles(moutput, pcircles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 10, 100, 30, 5, 50);
src.copyTo(dst);
//重新转到RGB色彩空间
for (size_t i = 0; i < pcircles.size(); i++) {
Vec3f cc = pcircles[i];
circle(dst, Point(cc[0], cc[1]), cc[2], Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
circle(dst, Point(cc[0], cc[1]), 2, Scalar(198, 23, 155), 2, LINE_AA);
}
imshow(OUTPUT_TITLE, dst);
waitKey(0);
return 0;
} 以上代码中主要的几个知识点解释下：
1.HoughCircles(moutput, pcircles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 10, 100, 30, 5, 50);
简单说明下，这个其实就是一个应用，算法太复杂，
HoughCircles(
InputArray image, // 输入图像 ,必须是8位的单通道灰度图像
OutputArray circles, // 输出结果，发现的圆信息
Int method, // 方法 - HOUGH_GRADIENT
Double dp, // dp = 1;
Double mindist, // 10 最短距离-可以分辨是两个圆的，否则认为是同心圆- src_gray.rows/8
Double param1, // canny edge detection low threshold
Double param2, // 中心点累加器阈值 – 候选圆心
Int minradius, // 最小半径
Int maxradius//最大半径
)
