opencv3/C++實現霍夫圓/直線檢測

2020-01-26 13:22:40

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供稿：網友

霍夫直線檢測

參數說明：

cv::HoughLinesP(InputArray src, // 輸入圖像（8位灰度圖像）OutputArray lines, // 輸出直線兩點坐標（vector<Vec4i>）double rho, // 生成極坐標時候的像素掃描步長double theta, //生成極坐標時候的角度步長（一般取CV_PI/180）int threshold, // 累加器閾值，獲得足夠交點的極坐標點才被看成是直線double minLineLength=0;// 直線最小長度double maxLineGap=0;// 直線最大間隔)

示例：

#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main(){  Mat src, dst;  src = imread("E:/image/image/line.jpg");  if(src.empty())  {    printf("can not load image /n");    return -1;  }  cvNamedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);  imshow("input", src);  dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());    cvtColor(src,dst,CV_RGB2GRAY);  Canny(dst,dst,0,200);  vector<Vec4i> plines;  HoughLinesP(dst, plines, 1, CV_PI/180, 150, 10, 10);  for(size_t i =0; i< plines.size(); i++)  {    Vec4i points = plines[i];    line(src, Point(points[0], points[1]), Point(points[2],points[3]), Scalar(0,255,255), 3, CV_AA);  }      cvNamedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);  imshow("output", src);  waitKey();  return 0;}

霍夫圓檢測

霍夫圓檢測對噪聲比較敏感，一般要先對圖像做中值濾波。

參數說明：

HoughCircles(InputArray image, // 輸入圖像 ,必須是8位的單通道灰度圖像OutputArray circles, // 輸出結果，即圓信息（圓心+半徑）Int method, // 采用方法：HOUGH_GRADIENTDouble dp, // dp = 1; Double mindist, // 10 最短距離-可以分辨是兩個圓的，否則認為是同心圓：src_gray.rows/8Double param1, // 用于Canny的邊緣閥值上限，下限被置為上限的一半Double param2, // 中心點累加器閾值Int minradius, // 最小半徑Int maxradius//最大半徑 )

示例：

#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main(){  Mat src, dst;  src = imread("E:/image/image/line.jpg");  if(src.empty())  {    printf("can not load image /n");    return -1;  }  cvNamedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);  imshow("input", src);  cvtColor(src,src,CV_RGB2GRAY);  dst = src.clone();  cvtColor(dst,dst,CV_GRAY2RGB);  //中值濾波  medianBlur(src,src,3);  vector<Vec3f> circles;  HoughCircles(src,circles,CV_HOUGH_GRADIENT,1,100,45,30,45,220);  for(size_t i = 0; i < circles.size(); i++)  {    Vec3f c = circles[i];    circle(dst, Point(c[0], c[1]), c[2], Scalar(0,255,255), 3, CV_AA);  }  cvNamedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);  imshow("output", dst);  waitKey();  return 0;}