17、计算机视觉中的图像特征提取与分析

计算机视觉中的图像特征提取与分析

在计算机视觉领域，图像特征提取与分析是一项至关重要的任务，它能够帮助我们从图像中识别和提取出各种有价值的信息。本文将详细介绍几种常见的图像特征提取与分析方法，包括霍夫变换检测圆、拟合直线、提取连通组件以及计算组件的形状描述符等。

霍夫变换检测圆

霍夫变换不仅可以用于检测直线，还能检测其他几何实体，任何能用参数方程表示的实体都适合使用霍夫变换。在检测圆时，由于圆的参数方程包含三个参数（圆的半径和圆心坐标），需要一个三维累加器。然而，随着累加器维度的增加，霍夫变换会变得更加复杂且可靠性降低。为了解决这个问题，OpenCV 实现的霍夫圆检测采用了两步策略。

操作步骤 ：
1. 图像平滑 ：为了减少图像噪声导致的误检测，在调用 cv::HoughCircles 函数之前，通常需要对图像进行平滑处理。

cv::GaussianBlur(image, image, cv::Size(5, 5), 1.5);

2. 调用 cv::HoughCircles 函数 ：该函数集成了 Canny 检测和霍夫变换。

std::vector<cv::Vec3f> circles;
cv::HoughCircles(image, circles, cv: