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OpenCV是一個(gè)開(kāi)源的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫(kù),它包含了許多用于實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的優(yōu)化算法。在OpenCV中,霍夫變換(Hough Transform)是一種用于檢測(cè)圖像中的形狀(如直線(xiàn)、圓等)的技術(shù)。
以下是使用OpenCV庫(kù)中的霍夫變換來(lái)檢測(cè)圖像中的直線(xiàn)和圓的示例:
首先,需要安裝OpenCV庫(kù)??梢詮墓俜骄W(wǎng)站(https://opencv.org/releases/)下載適合操作系統(tǒng)的版本。
然后,創(chuàng)建一個(gè)C++項(xiàng)目并包含OpenCV頭文件。例如:
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
HoughLines()
函數(shù)實(shí)現(xiàn)這一功能。例如:void detectLines(cv::Mat& image) {
cv::Mat gray, edges;
cvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY);
Canny(gray, edges, 50, 200, 3);
std::vector<cv::Vec2f> lines;
HoughLines(edges, lines, 1, CV_PI / 180, 100, 0, 0);
for (size_t i = 0; i< lines.size(); i++) {
float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];
double a = cos(theta), b = sin(theta);
double x0 = a * rho, y0 = b * rho;
cv::Point pt1(cvRound(x0 + 1000 * (-b)), cvRound(y0 + 1000 * a));
cv::Point pt2(cvRound(x0 - 1000 * (-b)), cvRound(y0 - 1000 * a));
line(image, pt1, pt2, cv::Scalar(0, 0, 255), 3, CV_AA);
}
}
HoughCircles()
函數(shù)實(shí)現(xiàn)這一功能。例如:void detectCircles(cv::Mat& image) {
cv::Mat gray;
cvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY);
std::vector<cv::Vec3f> circles;
HoughCircles(gray, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, gray.rows / 8, 100, 10, 0, 0);
for (size_t i = 0; i< circles.size(); i++) {
cv::Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));
int radius = cvRound(circles[i][2]);
circle(image, center, radius, cv::Scalar(0, 255, 0), 3, 8, 0);
}
}
int main() {
cv::Mat image = cv::imread("test.jpg");
if (!image.data) {
std::cout << "No image data."<< std::endl;
return -1;
}
detectLines(image);
detectCircles(image);
cv::namedWindow("Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cv::imshow("Image", image);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
這樣,就可以使用OpenCV庫(kù)中的霍夫變換來(lái)檢測(cè)圖像中的直線(xiàn)和圓了。注意,這里的代碼只是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例,實(shí)際應(yīng)用中可能需要對(duì)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整以獲得更好的效果。
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