图像验证码识别（六）——图像中的直线检测

最新推荐文章于 2024-11-08 15:30:17 发布

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#opencv #hough检测 #验证码识别

本文介绍了如何使用OpenCV的Hough变换检测图像中的直线，特别是在验证码识别中的应用。虽然Hough变换能检测到一些直线，但面对非直线或复杂干扰线时效果不佳。文章通过示例展示了检测过程，并指出对于弯曲或颜色不同的干扰线，检测更具挑战性。

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这里题目之所以没有写成“验证码图片中的干扰线去除”，就是因为在干扰线去除做的不是很好，最后也没有找到什么较为通用的算法能够有效地去除干扰线因素。不过也不算完全没有收获，这里就谈谈直线的检测。

OpenCV提供hough变换来检测直线，具体的API是

CvSeq* cvHoughLines2(
	CvArr* image,
	void* line_storage,
	int mehtod,
	double rho,
	double theta,
	int threshold,
	double param1 =0,
	double param2 =0
	);

image就是源图像，单通道图像，因此被检测的图像必须是灰度图，另外需要注意的是原图像在函数调用完成后 会改变，因此有必要在调用这个函数进行hough检测之间对原来的图像进行备份。

line_storage在这里是检测到的线段存储仓. 可以是内存存储仓 (此种情况下，一个线段序列在存储仓中被创建，并且由函数返回），或者是包含线段参数的特殊类型（见下面）的具有单行/单列的矩阵(CvMat*)。矩阵头为函数所修改，使得它的 cols/rows 将包含一组检测到的线段。如果 line_storage 是矩阵，而实际线段的数目超过矩阵尺寸，那么最大可能数目的线段被返回(线段没有按照长度、可信度或其它指标排序).

method表示变换的方法，OpenCV一共给出了3种变换方法，分别是：

CV_HOUGH_STANDARD - 传统或标准 Hough 变换. 每一个线段由两个浮点数 (ρ, θ) 表示，其中 ρ 是直线与原点 (0,0) 之间的距离，θ 线段与 x-轴之间的夹角。因此，矩阵类型必须是 CV_32FC2 type.

CV_