hough变换 矩形检测

这段代码展示了如何使用OpenCV库通过Hough变换来检测图像中的矩形。首先,通过对图像进行Canny边缘检测和阈值处理,然后寻找轮廓并进行多边形逼近,再计算相邻边之间的角度以判断是否接近90度。最后,将检测到的矩形轮廓绘制到图像上并显示结果。
//#include "cv.h"
//#include "highgui.h"

#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <string.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <io.h>
#include <atlbase.h>




using namespace std;
using namespace cv;



int thresh = 50;
IplImage* img = NULL;
IplImage* img0 = NULL;
CvMemStorage* storage = NULL;
const char * wndname = "正方形检测 demo";

//angle函数用来返回(两个向量之间找到角度的余弦值)
double angle(CvPoint* pt1, CvPoint* pt2, CvPoint* pt0)
{
	double dx1 = pt1->x - pt0->x;
	double dy1 = pt1->y - pt0->y;
	double dx2 = pt2->x - pt0->x;
	double dy2 = pt2->y - pt0->y;
	return (dx1*dx2 + dy1*dy2) / sqrt((dx1*dx1 + dy1*dy1)*(dx2*dx2 + dy2*dy2) + 1e-10);
}

// 返回图像中找到的所有轮廓序列,并且序列存储在内存存储器中

CvSeq* findSquares4(IplImage* 
### 使用Hough变换进行矩形检测 为了使用Hough变换进行矩形检测,可以采用如下方法: #### 准备工作 首先需要导入必要的库并加载待处理的图像文件。 ```python import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('path_to_image') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) ``` 上述代码实现了图像读入、灰度化转换以及Canny边缘检测[^1]。 #### 执行Hough线段变换 接着运用`cv2.HoughLinesP()`函数来进行概率霍夫变换,该算法能够有效地识别出图片内的线条特征。 ```python lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10) for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] cv2.line(image, (x1,y1), (x2,y2),(0,255,0),2) ``` 此部分代码展示了如何设置参数并通过循环绘制找到的所有直线[^2]。 #### 寻找矩形结构 最后一步是从这些直线上筛选出构成矩形边界的组合。这通常涉及到寻找平行且距离相近的一对线段作为候选边界,并验证它们之间的夹角接近90度以确认形成封闭区域的可能性。 由于直接通过Hough变换获取完整的四边形较为困难,因此更常见的做法是在得到初步的结果之后进一步利用形态学操作或是轮廓查找等功能辅助完成最终的目标定位任务[^3]。 对于更加精确地捕捉特定尺寸或方向上的矩形物体,则建议结合其他技术手段如模板匹配或者机器学习分类器来增强系统的鲁棒性和准确性。
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