vs2019,Opencv4.0
image:输入图像,必须是单通道二进制图像,比如Canny边缘检测后的输出图像。
lines:检测到的直线,一般类型为std::vector
rho: 累加器的距离分辨率(以像素为单位)。
theta:以弧度为单位的累加器的角度分辨率。
threshold:累加器阈值
srn:0
stn:0
min_theta:线条的最小角度
max_theta:线条最大角度,默认为PI
#include
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#include
#include
int main(int argc, char* argv[])
{
cv::Mat img, img_clone, img_g, img_c;
img = cv::imread("E:\\Comm\\demo\\22.jpeg", 1);
img_clone = img.clone();
cv::cvtColor(img, img_g, cv::COLOR_BGR2GRAY); //灰度图像
cv::Canny(img_g, img_c, 100, 300, 3, false);
cv::namedWindow("example", 1); //创建一个窗口用于显示图像,1代表窗口适应图像的分辨率进行拉伸。
cv::namedWindow("hough", 1); //创建一个窗口用于显示图像,1代表窗口适应图像的分辨率进行拉伸。
cv::namedWindow("houghP", 1); //创建一个窗口用于显示图像,1代表窗口适应图像的分辨率进行拉伸。
std::vector<cv::Vec2f> lines; //储存霍夫变换的线
std::vector<cv::Vec4i> linesP; //渐进概率霍夫变换
bool hough_mode = true;
bool houghp_mode = true;
while (true)
{
if (hough_mode == true)
{
//霍夫变换检测直线
cv::HoughLines(img_c, lines, 1, 0.3*CV_PI / 180, 230, 0, 0);
//画出直线
for (size_t i = 0; i < lines.size(); ++i)
{
float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];
cv::Point pt1, pt2;
double a = cos(theta), b = sin(theta);
double x0 = a * rho, y0 = b * rho;
pt1.x = cvRound(x0 + 1000 * (-b));
pt1.y = cvRound(y0 + 1000 * (a));
pt2.x = cvRound(x0 - 1000 * (-b));
pt2.y = cvRound(y0 - 1000 * (a));
cv::line(img, pt1, pt2, cv::Scalar(0, 0, 255), 1, cv::LINE_AA);
}
if (img.empty() == false) //图像不为空则显示图像
{
cv::imshow("example", img_c);
cv::imshow("hough", img);
}
}
if (houghp_mode == true)
{
//渐进概率霍夫变换
cv::HoughLinesP(img_c, linesP, 3, 0.3*CV_PI / 180, 230, 20, 10);
for (size_t i = 0; i < linesP.size(); i++)
{
//取出检测到的线段,从起点到终点(x0, y0, x1, y1)
cv::Vec4i l = linesP[i];
//画出线段
cv::line(img_clone, cv::Point(l[0], l[1]), cv::Point(l[2], l[3]), cv::Scalar(0, 0, 255), 1, cv::LINE_AA);
}
if (img_clone.empty() == false) //图像不为空则显示图像
{
if(hough_mode == false) cv::imshow("example", img_c);
cv::imshow("houghP", img_clone);
}
}
int key = cv::waitKey(30); //等待30ms
if (key == int('q')) //按下q退出
{
break;
}
}
cv::destroyAllWindows(); //关闭所有窗口
return 0;
}
两种检测方法,第二种检测方法的速度更快,但是会有一定的精度损失。