介绍简历::HoughLinesP (
InputArray src,,//,输入图像(8位灰度图像)
OutputArray ,,//,输出直线两点坐标(vector # include
# include
using namespace 简历;
int main ()
{
Mat 才能,src, dst;
src 才能=,imread (“E:/图片/图片/line.jpg");
如果才能(src.empty ())
{才能
,,,printf(“还要not load image \ n");
,,,return 1;
,,}
cvNamedWindow才能(“input",, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow才能(“input",, src);
dst 才能=,垫::0 (src.size (),, src.type ());,,
cvtColor才能(dst src CV_RGB2GRAY);
精明的才能(dst, dst, 0200);
vector<才能;Vec4i>,多义线;
HoughLinesP才能(dst,多段线,,1,,CV_PI/180,, 150,,,, 10);
的才能(size_t 小姐:=0;,i<, plines.size();,我+ +)
{才能
,,,Vec4i points =,多义线[我];
,,,行(src,,点(点[0],点[1]),,点(点[2],[3]),,标量(0255255),,3,,CV_AA);
,,},,,,
cvNamedWindow才能(“output",, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow才能(“output",, src);
waitKey才能();
return 才能;0;
} HoughCircles (
InputArray 形象,,//,输入图像,,必须是8位的单通道灰度图像
OutputArray ,,//,输出结果,即圆信息(圆心+半径)
Int 方法,,//,采用方法:HOUGH_GRADIENT
Double , dp,//, dp =, 1,,
Double mindist,,//, 10,最短距离,可以分辨是两个圆的,否则认为是同心圆:src_gray.rows/8
Double param1,,//,用于精明的边缘阀值上限,下限被置为上限的一半
Double param2,,//,中心点累加器阈值
Int minradius,,//,最小半径
Int maxradius//最大半径,
) # include
# include
using namespace 简历;
int main ()
{
Mat 才能,src, dst;
src 才能=,imread (“E:/图片/图片/line.jpg");
如果才能(src.empty ())
{才能
,,,printf(“还要not load image \ n");
,,,return 1;
,,}
cvNamedWindow才能(“input",, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow才能(“input",, src);
cvtColor才能(src src CV_RGB2GRAY);
时间=dst 才能;src.clone ();
cvtColor才能(dst, dst CV_GRAY2RGB);
,,//中值滤波
medianBlur才能(src src 3);
vector<才能;Vec3f>,圈;
HoughCircles才能(src、圆CV_HOUGH_GRADIENT 1100, 45岁,30岁,45220);
,,(size_t 小姐:=,0;,小姐:& lt;, circles.size();,我+ +)
{才能
,,,Vec3f c =,圈[我];
,,,圆(dst,,点(c [0], c [1]),, c[2],标量(0255255),,3,,CV_AA);
,,}
cvNamedWindow才能(“output",, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow才能(“output",, dst);
waitKey才能();
return 才能;0;
}
这篇文章主要介绍怎么使用opencv3/c++实现霍夫圆/直线检测,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
<强>霍夫直线检测
参数说明:
示例:
<强>霍夫圆检测
霍夫圆检测对噪声比较敏感,一般要先对图像做中值滤波。
参数说明:
示例:
以上是“怎么使用opencv3/c++实现霍夫圆/直线检测”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注行业资讯频道!
