霍夫变换

霍夫线变换包括标准霍夫变换、多尺度霍夫变换、累计概率霍夫变换
1 标准霍夫变换:HoughLines()函数
void HoughLines(InputArray image,OutputArray lines,double rho,double theta,int threshold,double srn=0,double stn=0)

//例子

include <opencv2/opencv.hpp>

include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
//【1】载入原始图和Mat变量定义
Mat srcImage = imread("1.jpg"); //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图
Mat midImage,dstImage;//临时变量和目标图的定义

//【2】进行边缘检测和转化为灰度图
Canny(srcImage, midImage, 50, 200, 3);//进行一此canny边缘检测
cvtColor(midImage,dstImage, COLOR_GRAY2BGR);//转化边缘检测后的图为灰度图

//【3】进行霍夫线变换
vector<Vec2f> lines;//定义一个矢量结构lines用于存放得到的线段矢量集合
HoughLines(midImage, lines, 1, CV_PI/180, 150, 0, 0 );

//【4】依次在图中绘制出每条线段
for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ )
{
	float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];
	Point pt1, pt2;
	double a = cos(theta), b = sin(theta);
	double x0 = a*rho, y0 = b*rho;
	pt1.x = cvRound(x0 + 1000*(-b));
	pt1.y = cvRound(y0 + 1000*(a));
	pt2.x = cvRound(x0 - 1000*(-b));
	pt2.y = cvRound(y0 - 1000*(a));
	//此句代码的OpenCV2版为:
	//line( dstImage, pt1, pt2, Scalar(55,100,195), 1, CV_AA);
	//此句代码的OpenCV3版为:
	line( dstImage, pt1, pt2, Scalar(55,100,195), 1, LINE_AA);
}

//【5】显示原始图  
imshow("【原始图】", srcImage);  

//【6】边缘检测后的图 
imshow("【边缘检测后的图】", midImage);  

//【7】显示效果图  
imshow("【效果图】", dstImage);  

waitKey(0);  

return 0;  

}
2 累计概率霍夫变换:HoughLinesP()函数
void HoughLinesP(InputArray image,OutputArray lines，double rho,double theta,int threshold,double minLineLength=0,double maxLineGap=0)

//例子

include <opencv2/opencv.hpp>

include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
//【1】载入原始图和Mat变量定义
Mat srcImage = imread("1.jpg"); //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图
Mat midImage,dstImage;//临时变量和目标图的定义

//【2】进行边缘检测和转化为灰度图
Canny(srcImage, midImage, 50, 200, 3);//进行一此canny边缘检测
cvtColor(midImage,dstImage, COLOR_GRAY2BGR);//转化边缘检测后的图为灰度图

//【3】进行霍夫线变换
vector<Vec4i> lines;//定义一个矢量结构lines用于存放得到的线段矢量集合
HoughLinesP(midImage, lines, 1, CV_PI/180, 80, 50, 10 );

//【4】依次在图中绘制出每条线段
for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ )
{
	Vec4i l = lines[i];
	//此句代码的OpenCV2版为：
	//line( dstImage, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(186,88,255), 1, CV_AA);
	//此句代码的OpenCV3版为：
	line( dstImage, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(186,88,255), 1, LINE_AA);
}

//【5】显示原始图  
imshow("【原始图】", srcImage);  

//【6】边缘检测后的图 
imshow("【边缘检测后的图】", midImage);  

//【7】显示效果图  
imshow("【效果图】", dstImage);  

waitKey(0);  

return 0;  

}
3 霍夫圆变换:HoughCircles()函数
可以利用霍夫变换算法检测出灰度图中的圆，源图可以不是二值的
void HoughCircles(InoutArray image,OutputArray circles,int method,double dp,double minDist,double param1=100,double param2=100,int minRadius=0,int maxRadius=0)

include <opencv2/opencv.hpp>

include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
//【1】载入原始图、Mat变量定义
Mat srcImage = imread("1.jpg"); //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图
Mat midImage,dstImage;//临时变量和目标图的定义

//【2】显示原始图
imshow("【原始图】", srcImage);  

//【3】转为灰度图并进行图像平滑
cvtColor(srcImage,midImage, COLOR_BGR2GRAY);//转化边缘检测后的图为灰度图
GaussianBlur( midImage, midImage, Size(9, 9), 2, 2 );

//【4】进行霍夫圆变换
vector<Vec3f> circles;
HoughCircles( midImage, circles, HOUGH_GRADIENT,1.5, 10, 200, 100, 0, 0 );

//【5】依次在图中绘制出圆
for( size_t i = 0; i < circles.size(); i++ )
{
	//参数定义
	Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));
	int radius = cvRound(circles[i][2]);
	//绘制圆心
	circle( srcImage, center, 3, Scalar(0,255,0), -1, 8, 0 );
	//绘制圆轮廓
	circle( srcImage, center, radius, Scalar(155,50,255), 3, 8, 0 );
}

//【6】显示效果图  
imshow("【效果图】", srcImage);  

waitKey(0);  

return 0;  

}