C++中怎么利用OpenCV實(shí)現(xiàn)直線檢測

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霍夫變換

霍夫變換是圖像處理中從圖像中識(shí)別幾何形狀的基本方法之一，應(yīng)用很廣泛，也有很多改進(jìn)算法。主要用來從圖像中分離出具有某種相同特征的幾何形狀（如，直線，圓等）。最基本的霍夫變換是從黑白圖像中檢測直線(線段)。

以直線檢測為例，每個(gè)像素坐標(biāo)點(diǎn)經(jīng)過變換都變成都直線特質(zhì)有貢獻(xiàn)的統(tǒng)一度量，一個(gè)簡單的例子如下：一條直線在圖像中是一系列離散點(diǎn)的集合，通過一個(gè)直線的離散極坐標(biāo)公式，可以表達(dá)出直線的離散點(diǎn)幾何等式如下：

X *cos(theta) + y * sin(theta)  = r 其中角度theta指r與X軸之間的夾角，r為到直線幾何垂

直距離。任何在直線上點(diǎn)，x, y都可以表達(dá)，其中 r， theta是常量。該公式圖形表示如下：

然而在實(shí)現(xiàn)的圖像處理領(lǐng)域，圖像的像素坐標(biāo)P(x, y)是已知的，而r, theta則是我們要尋找的變量。如果我們能繪制每個(gè)(r, theta)值根據(jù)像素點(diǎn)坐標(biāo)P(x, y)值的話，那么就從圖像笛卡爾坐標(biāo)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)霍夫空間系統(tǒng)，這種從點(diǎn)到曲線的變換稱為直線的霍夫變換。變換通過量化霍夫參數(shù)空間為有限個(gè)值間隔等分或者累加格子。當(dāng)霍夫變換算法開始，每個(gè)像素坐標(biāo)點(diǎn)P(x, y)被轉(zhuǎn)換到(r, theta)的曲線點(diǎn)上面，累加到對應(yīng)的格子數(shù)據(jù)點(diǎn)，當(dāng)一個(gè)波峰出現(xiàn)時(shí)候，說明有直線存在。同樣的原理，我們可以用來檢測圓，只是對于圓的參數(shù)方程變?yōu)槿?/p>

下等式：

(x –a ) ^2 + (y-b) ^ 2 = r^2其中(a, b)為圓的中心點(diǎn)坐標(biāo)，r圓的半徑。這樣霍夫的參數(shù)空間就變成一個(gè)三維參數(shù)空間。給定圓半徑轉(zhuǎn)為二維霍夫參數(shù)空間，變換相對簡單，也比較常用。

相關(guān)API

代碼演示

新建一個(gè)項(xiàng)目opencv-0017,配置屬性(VS2017配置OpenCV通用屬性),然后在源文件寫入#include和main方法

開始做霍夫直接檢測的編碼

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網(wǎng)站欄目：C++中怎么利用OpenCV實(shí)現(xiàn)直線檢測
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