霍夫变换检测圆c 语言,c++ 霍夫变换检测直线

通常这是一幅边缘图像,比如来自 Canny算子。cv:: Houghlines函数的输出是

cV::Vec2f向量,每个元素都是一对代表检测到的直线的浮点数(p,0)。在下例中

我们首先应用 Canny算子获取图像轮廓,然后基于霍夫变换检测直线

这个函数的的表达直线的方式用的不习惯的话可以用下面这个。

HoughLinesP函数的原型为：

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

image为输入图像，要求是8位单通道图像

lines为输出的直线向量，每条线用4个元素表示，即直线的两个端点的4个坐标值

rho和theta分别为距离和角度的分辨率

threshold为阈值，即步骤3中的阈值

minLineLength为最小直线长度，在步骤5中要用到，即如果小于该值，则不被认为是一条直线

maxLineGap为最大直线间隙，在步骤4中要用到，即如果有两条线段是在一条直线上，但它们之间因为有间隙，所以被认为是两个线段，如果这个间隙大于该值，则被认为是两条线段，否则是一条。

http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8090932

http://blog.csdn.net/zhaocj/article/details/40047397

int main()

{

Mat img = imread("D:\\pdf2jpg\\nn\\00010.jpg");

//GetRedComponet(img);

Mat contours,res;

Canny(img,contours,,);

cvtColor( contours, res, CV_GRAY2BGR );

vector lines;

HoughLinesP(contours, lines, , CV_PI/, , , );

for( size_t i = ; i < lines.size(); i++ )

{

Vec4i l = lines[i];

line(res, Point(l[], l[]), Point(l[], l[]), Scalar(,,), );

}

imwrite("D:\\dst1.jpg",res);

}

统计概论霍夫直线检测houghlinesP是一个改进，不仅执行效率较高，而且能检测到直线的两个端点。

思想：

先随机检测出一部分直线，然后将直线上点的排查掉，再进行其他直线的检测

1. 首先仅统计图像中非零点的个数，对于已经确认是某条直线上的点就不再变换了。

2. 对所以有非零点逐个变换到霍夫空间

a. 并累加到霍夫统计表(图像)中，并统计最大值

b. 最大值与阈值比较，小于阈值，则继续下一个点的变换

c. 若大于阈值，则有一个新的直线段要产生了

d. 计算直线上线段的端点、长度，如果符合条件，则保存此线段，并mark这个线段上的点不参与其他线段检测的变换

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