OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像的直線檢測(cè)
上一篇博文介紹了圖像的Canny邊緣檢測(cè),本文主要介紹圖像的直線檢測(cè)部分,主要使用概率霍夫變換來檢測(cè)直線,調(diào)用的函數(shù)為HoughLinesP(),下面給出代碼部分以及直線檢測(cè)效果圖:
1、代碼部分:
// Detect_Lines.cpp : 定義控制臺(tái)應(yīng)用程序的入口點(diǎn)。
//
#include "stdafx.h"
#include <cv.h>
#include "highgui.h"
using namespace std;
using namespace cv;
void drawDetectLines(Mat& image,const vector<Vec4i>& lines,Scalar & color)
{
// 將檢測(cè)到的直線在圖上畫出來
vector<Vec4i>::const_iterator it=lines.begin();
while(it!=lines.end())
{
Point pt1((*it)[0],(*it)[1]);
Point pt2((*it)[2],(*it)[3]);
line(image,pt1,pt2,color,2); //線條寬度設(shè)置為2
++it;
}
}
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
Mat src_img=imread("..\\image_norm\\71253.jpg");
imshow("src_img",src_img);
Mat I;
cvtColor(src_img,I,CV_BGR2GRAY);
Mat contours;
Canny(I,contours,125,350);
threshold(contours,contours,128,255,THRESH_BINARY);
vector<Vec4i> lines;
HoughLinesP(contours,lines,1,CV_PI/180,80,50,10);
drawDetectLines(src_img,lines,Scalar(0,255,0));
imshow("Detect_Lines",src_img);
cvWaitKey(0);
return 0;
}
2、原圖以及直線檢測(cè)效果圖:

至此,已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了圖像的直線檢測(cè)部分,將檢測(cè)出來的直線在原圖中畫了出來,也可以將檢測(cè)出來的直線在上一篇博文中的邊緣圖像中畫出來,效果如下:

特別說明,HoughLinesP()函數(shù)的一般步驟請(qǐng)參考博文:Opencv2.4.9函數(shù)HoughLinesP分析
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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