OpenCV学习笔记-霍夫线变换2

最新推荐文章于 2024-08-07 16:43:30 发布

superdont

最新推荐文章于 2024-08-07 16:43:30 发布

阅读量3.4k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：图像处理文章标签： dst float 出版文档

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/superdont/article/details/6664269

图像处理专栏收录该内容

99 篇文章

订阅专栏

本文介绍了如何使用OpenCV库中的CV_HOUGH_PROBABILISTIC参数进行图像直线检测。通过Canny边缘检测和霍夫概率方法，实现对图片中直线的高效识别，并展示图像处理过程中的关键步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

采用参数形式为：

CV_HOUGH_PROBABILISTIC进行变化。

具体实现代码为：

#include "stdafx.h"
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <math.h>
int main(int argc, char** argv)
{
	IplImage* src;
	src=cvLoadImage("building.jpg",0);
	IplImage* dst = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1 );
	IplImage* color_dst = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 3 );
	CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
	CvSeq* lines = 0;
	int i;
	cvCanny( src, dst, 50, 200, 3 );
	cvCvtColor( dst, color_dst, CV_GRAY2BGR );
	lines = cvHoughLines2( dst, storage, CV_HOUGH_STANDARD, 1, CV_PI/180, 150, 0, 0 );
	for( i = 0; i < lines->total; i++ )
	{
		float* line = (float*)cvGetSeqElem(lines,i);
		float rho = line[0];
		float theta = line[1];
		CvPoint pt1, pt2;
		double a = cos(theta), b = sin(theta);
		if( fabs(a) < 0.001 )
		{
			pt1.x = pt2.x = cvRound(rho);
			pt1.y = 0;
			pt2.y = color_dst->height;
		}
		else if( fabs(b) < 0.001 )
		{
			pt1.y = pt2.y = cvRound(rho);
			pt1.x = 0;
			pt2.x = color_dst->width;
		}
		else
		{
			pt1.x = 0;
			pt1.y = cvRound(rho/b);
			pt2.x = cvRound(rho/a);
			pt2.y = 0;
		}
		cvLine( color_dst, pt1, pt2, CV_RGB(255,0,0), 3, 8 );
	}

	cvNamedWindow( "Source", 1 );
	cvShowImage( "Source", src );
	cvNamedWindow( "Hough", 1 );
	cvShowImage( "Hough", color_dst );
	cvWaitKey(0);
}

结果为：