零基础Opencv学习（三）

news2024/11/13 13:01:53

概述：主要目的是为了在图像中获取所需要的特征信息，比如直线或者圆等

一、标准霍夫变换

      cv::Mat midImage, dstImage;
      /// 边缘检测 转化灰度图
      cv::Canny(image, midImage, 50, 200, 3);
      cv::cvtColor(midImage, dstImage, CV_GRAY2BGR);
      /// 进行霍夫线变换
      std::vector<cv::Vec2f> lines; ///存放得到线段矢量集合
      cv::HoughLines(midImage, lines, 1, CV_PI/180, 150, 0, 0);
      /// 绘制每条线段
      for(int 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(dstImage, pt1, pt2, cv::Scalar(0, 255, 0), 1, cv::LINE_AA);
      }

      cv::imshow("midImage", midImage);
      cv::imshow("dstImage", dstImage);

二、累计概率霍夫变换

      cv::Mat midImage, dstImage;

      /// 边缘检测 转化灰度图
      cv::Canny(image, midImage, 50, 200, 3);
      cv::cvtColor(midImage, dstImage, CV_GRAY2BGR);

      /// 霍夫线变换
      std::vector<cv::Vec4i> lines; ///存放得到线段矢量集合
      cv::HoughLinesP(midImage, lines, 1, CV_PI/180, 80, 50, 10);

      /// 绘制每条线段
      for(int i = 0; i<lines.size(); i++)
      {
          cv::Vec4i l = lines[i];

          cv::line(dstImage, cv::Point(l[0], l[1]), cv::Point(l[2], l[3]),cv::Scalar(0, 255, 0),1, cv::LINE_AA);
      }

      cv::imshow("midImage", midImage);
      cv::imshow("dstImage", dstImage);