opencv学习笔记霍夫变换——直线检测

参考大佬博文:blog.csdn.net/jia20003/article/details/7724530

lps-683.iteye.com/blog/2254368

openCV里有两个函数(比较常用)处理霍夫变换直线检测,有什么区别呢。

CvHoughLine:是用于标准的霍夫变换方法

CvHoughLine2:可以使用三种霍夫变换的方法,分别是标准霍夫变换(SHT)、多尺度标准霍夫变换(MSHT)、累计概率霍夫变换(PPHT)。

函数原型:

CvSeq* cvHoughLines2(

CvArr* image,

void* line_storage,

int mehtod,

double rho,

double theta,

int threshold,

double param1 =0,

double param2 =0

);

image

输入 8-比特、单通道 (二值) 图像,当用CV_HOUGH_PROBABILISTIC方法检测的时候其内容会被函数改变。

line_storage

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

Hough 变换变量,是下面变量的其中之一:

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_HOUGH_PROBABILISTIC - 概率 Hough 变换(如果图像包含一些长的线性分割,则效率更高). 它返回线段分割而不是整个线段。每个分割用起点和终点来表示,所以矩阵(或创建的序列)类型是 CV_32SC4.

CV_HOUGH_MULTI_SCALE - 传统 Hough 变换的多尺度变种。线段的编码方式与 CV_HOUGH_STANDARD 的一致。

rho

与像素相关单位的距离精度

theta

弧度测量的角度精度

threshold

阈值参数。如果相应的累计值大于 threshold, 则函数返回这条线段.

param1

第一个方法相关的参数:

对传统 Hough 变换,不使用(0).

对概率 Hough 变换,它是最小线段长度.

多尺度 Hough 变换,它是距离精度 rho 的分母 (大致的距离精度是 rho 而精确的应该是 rho / param1 ).

param2

第二个方法相关参数:

对传统 Hough 变换,不使用 (0).

对概率 Hough 变换,这个参数表示在同一条直线上进行碎线段连接的最大间隔值(gap), 即当同一条直线上的两条碎线段之间的间隔小于param2时,将其合二为一。

对多尺度 Hough 变换,它是角度精度 theta 的分母 (大致的角度精度是 theta 而精确的角度应该是 theta / param2).

 1     #include <highgui.h>
 2     #include <cv.h>
 3     #include <math.h>
 4
 5     int main(int argc, char** argv)
 6     {
 7         IplImage* src;
 8         src = cvLoadImage( argv[1], 0 ); //加载灰度图
 9         IplImage* dst = cvCreateImage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_8U, 1 );
10         IplImage* color_dst = cvCreateImage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_8U, 3 );  //创建三通道图像
11         CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
12         CvSeq* lines = 0;
13         cvCanny( src, dst, 50, 100, 3 );  //首先运行边缘检测,结果以灰度图显示(只有边缘)
14         cvCvtColor( dst, color_dst, CV_GRAY2BGR ); //色彩空间转换,将dst转换到另外一个色彩空间即3通道图像
15         lines = cvHoughLines2( dst, storage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI/180, 80, 30, 10 ); //直接得到直线序列
16
17         //循环直线序列
18         for( int i = 0; i < lines ->total; i++ )  //lines存储的是直线
19         {
20             CvPoint* line = ( CvPoint* )cvGetSeqElem( lines, i );  //lines序列里面存储的是像素点坐标
21             cvLine( color_dst, line[0], line[1], CV_RGB( 0, 255, 0 ) );  //将找到的直线标记为红色
22             //color_dst是三通道图像用来存直线图像
23         }
24         cvNamedWindow( "src", 1 );
25         cvShowImage( "src", src );
26         cvNamedWindow( "Hough", 1 );
27         cvShowImage( "Hough", color_dst );
28         cvWaitKey(0);
29
30         return 0;
31     }  
时间: 2024-10-12 15:46:27

opencv学习笔记霍夫变换——直线检测的相关文章

OpenCV学习笔记[5]FLANN特征匹配

OpenCV学习笔记:FLANN特征匹配 本次给出FLANN特征匹配的Java实现. [简介] 特征匹配记录下目标图像与待匹配图像的特征点(KeyPoint),并根据特征点集合构造特征量(descriptor),对这个特征量进行比较.筛选,最终得到一个匹配点的映射集合.我们也可以根据这个集合的大小来衡量两幅图片的匹配程度. 特征匹配与模板匹配不同,由于是计算特征点集合的相关度,转置操作对匹配影响不大,但它容易受到失真.缩放的影响. [特征匹配] FeatureMatching.java: imp

opencv学习笔记(七)SVM+HOG

opencv学习笔记(七)SVM+HOG 一.简介 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究院Dalal在2005的CVPR上提出的. 最近在做车标识别相关的研究,用到了SVM+HOG的方法进行识

【CImg】霍夫变换——直线检测

霍夫变换——直线检测 此处膜拜大神(学到很多):http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7724530 这个博客更了很多图像处理算法的底层实现解析,都很详细易懂,先mark ========================我是分割线============================= 霍夫变换:CV中常用的识别几何图形的方法,其中最简单的应用就是直线检测 主要原理是对于边缘的每一个像素点(x0,y0),把可能经过它的所有直线y=kx+b,

Opencv学习笔记(六)SURF学习笔记

原创文章,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7392345 本人挺菜的,肯定有非常多错误纰漏之处 ,希望大家不吝指正. 看了harris角点检測之后,開始研究SURF角点检測,发现挺复杂的,一时也仅仅了解了大概,把了解的东西总结下,以便下次深入学习. SURF角点检測算法是对SIFT的一种改进,主要体如今速度上,效率更高.它和SIFT的主要差别是图像多尺度空间的构建方法不同. 在计算视觉领域,尺度空间被象征性的表述

opencv学习笔记(四)投影

opencv学习笔记(四)投影 任选了一张图片用于测试,图片如下所示: 1 #include <cv.h> 2 #include <highgui.h> 3 using namespace std; 4 using namespace cv; 5 int main() 6 { 7 IplImage * src = cvLoadImage("cat.png", 0); //强制转化读取图像为灰度图 8 cvShowImage("灰度图像", s

OpenCV学习笔记(01)我的第一个OpenCV程序(环境配置)

昨天刚刚考完编译原理,私心想着可以做一些与考试无关的东西了.一直想做和图像处理相关的东西,趁这段时间有空学习一下OpenCV,搭建环境真是一件麻烦的事情,搞了近三个小时终于OK了.先来张图: 大致描述一下步骤吧: 一.安装前准备 1.VS2012(网上看到很多用的VS2010,但是基本不影响) 2.OpenCV 安装包(我下载的是最新的2.4.9) 二.安装OpenCV 1.解压OPenCV 说是安装,其实就是解压,OpenCV的Windows安装程序就是一个自解压程序: 这里我解压到C:\Pr

opencv学习笔记(03)——遍历图像(迭代器法)

1 #include <opencv2\highgui\highgui.hpp> 2 #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp> 3 #include <opencv2\core\core.hpp> 4 5 void colorReduce(cv::Mat& img, int div=64); 6 7 8 int main() 9 { 10 cv::Mat img_orginal = cv::imread("F:\\i

OpenCV学习笔记[3]Java Demo人脸识别

OpenCV学习笔记:Java Demo人脸识别 [简介] 我记得在很久以前,CSDN似乎搞过一个活动,给一个橘子林的照片,让程序计算相片里有多少个橘子.之所以对这个问题记忆犹新,是因为在专业学习初期,相比于排序遍历搜索等简单算法而言,"图像识别"算法一直是难以理解的东西,而我偏偏又痴迷于此,不管自己多么无知,对于令我迷惑的问题总是充满着解决的渴望. 通过对OpenCV的初步了解,我发现图像识别的很多问题都可以用它方便的解决,本次将是一个来自官方的人脸识别的实例,我们提供图像,使用内置

OpenCV 学习笔记(模板匹配)

OpenCV 学习笔记(模板匹配) 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一.这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否"相似",当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标. 在 OpenCV 中,提供了相应的函数完成这个操作. matchTemplate 函数:在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像 minMaxLoc 函数:在给定的矩阵中寻找最大和最小值,并给出它们的位置 在具体介绍这两个函数之前呢,我们还要介绍一个概念,就是如何来评价两