这篇文章主要介绍怎么使用opencv3/C++实现霍夫圆/直线检测，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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霍夫直线检测
参数说明：
cv::HoughLinesP( InputArray src, // 输入图像（8位灰度图像） OutputArray lines, // 输出直线两点坐标（vector） double rho, // 生成极坐标时候的像素扫描步长 double theta, //生成极坐标时候的角度步长（一般取CV_PI/180） int threshold, // 累加器阈值，获得足够交点的极坐标点才被看成是直线 double minLineLength=0;// 直线最小长度 double maxLineGap=0;// 直线最大间隔 )
示例：
#include#include using namespace cv; int main() { Mat src, dst; src = imread("E:/image/image/line.jpg"); if(src.empty()) { printf("can not load image \n"); return -1; } cvNamedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input", src); dst = Mat::zeros(src.size(), src.type()); cvtColor(src,dst,CV_RGB2GRAY); Canny(dst,dst,0,200); vector plines; HoughLinesP(dst, plines, 1, CV_PI/180, 150, 10, 10); for(size_t i =0; i< plines.size(); i++) { Vec4i points = plines[i]; line(src, Point(points[0], points[1]), Point(points[2],points[3]), Scalar(0,255,255), 3, CV_AA); } cvNamedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("output", src); waitKey(); return 0; }
霍夫圆检测
霍夫圆检测对噪声比较敏感，一般要先对图像做中值滤波。
参数说明：
HoughCircles( InputArray image, // 输入图像 ,必须是8位的单通道灰度图像 OutputArray circles, // 输出结果，即圆信息（圆心+半径） Int method, // 采用方法：HOUGH_GRADIENT Double dp, // dp = 1; Double mindist, // 10 最短距离-可以分辨是两个圆的，否则认为是同心圆：src_gray.rows/8 Double param1, // 用于Canny的边缘阀值上限，下限被置为上限的一半 Double param2, // 中心点累加器阈值 Int minradius, // 最小半径 Int maxradius//最大半径 )
示例：
#include#include using namespace cv; int main() { Mat src, dst; src = imread("E:/image/image/line.jpg"); if(src.empty()) { printf("can not load image \n"); return -1; } cvNamedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input", src); cvtColor(src,src,CV_RGB2GRAY); dst = src.clone(); cvtColor(dst,dst,CV_GRAY2RGB); //中值滤波 medianBlur(src,src,3); vector circles; HoughCircles(src,circles,CV_HOUGH_GRADIENT,1,100,45,30,45,220); for(size_t i = 0; i < circles.size(); i++) { Vec3f c = circles[i]; circle(dst, Point(c[0], c[1]), c[2], Scalar(0,255,255), 3, CV_AA); } cvNamedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("output", dst); waitKey(); return 0; }
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