OpenCV学习代码记录——Hough线段检测

很久之前学习过一段时间的OpenCV，当时没有做什么笔记，但是代码都还在，这里把它贴出来做个记录。 代码放在码云上，地址在这里https://gitee.com/solym/OpenCVTest/tree/master/OpenCVTest

效果

代码

1#include <opencv2/core.hpp>
2#include <opencv2/highgui.hpp>
3#include <opencv2/imgproc.hpp>
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6// http://blog.csdn.net/zhaocj/article/details/50281537
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8int houghLineDetection()
9{
10	// 加载原图像
11	cv::Mat src = cv::imread("../Image/houghline2.jpg");
12	if (src.empty()) {
13		puts("原图像读取失败!!!");
14		return -1;
15	}
16	cv::Mat	gray(src.size(), CV_8UC1);	// 原图的灰度图像
17	cv::cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
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19	cv::Mat	edge(src.size(), CV_8UC1);	// 边缘图像
20	cv::Mat dst(src.size(), src.type());// 绘制直线的目标图像、
21	cv::cvtColor(gray, dst, CV_GRAY2BGR);	// 从灰度图转过来，便于后面绘制红色的线条
22
23	// 进行Canny边缘检测
24	cv::Canny(gray, edge, 50, 200, 3);
25
26#if 0
27	// 定义输出数组，用于存储直线的角度和距离这两个变量  
28	std::vector<cv::Vec2f> lines;
29	// 距离分辨率为1，角度分辨率为π/180，阈值为215  
30	// 阈值的选取直接影响到输出直线的数量
31	cv::HoughLines(edge, lines, CV_HOUGH_PROBABILISTIC,
32		CV_PI / 180.0,215,0,0);
33	// 画直线
34	for (size_t i = 0; i < lines.size(); ++i) {
35		// 提取出距离和角度
36		float rho = lines[i][0];
37		float theta = lines[i][1];
38
39		// 定义两个点，确定一条直线
40		cv::Point p1, p2;
41		// 计算得到两个点的坐标
42		// （ρcosθ-1000sinθ，ρsinθ+1000cosθ），（ρcosθ+1000sinθ，ρsinθ-1000cosθ）  
43		double a = cos(theta);
44		double b = sin(theta);
45		double x0 = a*rho;
46		double y0 = b*rho;
47		p1.x = cvRound(x0 + 1000 * (-b));
48		p1.y = cvRound(y0 + 1000 * a);
49		p2.x = cvRound(x0 - 1000 * (-b));
50		p2.y = cvRound(y0 - 1000 * a);
51		// 在灰度图上画宽度为2的红线
52		cv::line(dst, p1, p2, cv::Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
53	}
54#else
55	std::vector<cv::Vec4i> lines;
56	cv::HoughLinesP(edge, lines, CV_HOUGH_PROBABILISTIC,
57		CV_PI / 180.0, 80, 30, 10);
58	for (size_t i = 0; i < lines.size(); ++i) {
59		cv::line(dst, cv::Point(lines[i][0], lines[i][1]),
60			cv::Point(lines[i][2], lines[i][3]), cv::Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
61	}
62
63#endif
64
65	// 创建窗口显示原图和目标图
66	cv::namedWindow("src");
67	cv::namedWindow("dst");
68	cv::imshow("src", src);
69	cv::imshow("dst", dst);
70	cv::imshow("edge", edge);
71
72	// 等待按键退出
73	cv::waitKey();
74	return 0;
75}