霍夫直線檢測

引數說明：

cv::HoughLinesP(
InputArray src,// 輸入影象（8位灰度影象）
OutputArray lines,// 輸出直線兩點座標（vector<Vec4i>）
double rho,// 生成極座標時候的畫素掃描步長
double theta,//生成極座標時候的角度步長（一般取CV_PI/180）
int threshold,// 累加器閾值，獲得足夠交點的極座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,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，一般要先對影象做中值濾波。

引數說明：

HoughCircles(
InputArray image,// 輸入影象,必須是8位的單通道灰度影象
OutputArray circles,// 輸出結果，即圓資訊（圓心+半徑）
Int method,// 採用方法：HOUGH_GRADIENT
Double 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/8
Double param1,// 用於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,src);
  cvtColor(src,src,CV_RGB2GRAY);
  dst = src.clone();
  cvtColor(dst,CV_GRAY2RGB);
  //中值濾波
  medianBlur(src,3);
  vector<Vec3f> circles;
  HoughCircles(src,circles,CV_HOUGH_GRADIENT,100,45,30,220);
  for(size_t i = 0; i < circles.size(); i++)
  {
    Vec3f c = circles[i];
    circle(dst,Point(c[0],c[1]),c[2],CV_AA);
  }
  cvNamedWindow("output",dst);
  waitKey();
  return 0;
}

以上這篇opencv3/C++實現霍夫圓/直線檢測就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。