OpenCV检测图片中的直线
一、概述
案例:使用霍夫直线检测简单图像中的直线
HoughLinesP( InputArray src, // 输入图像,必须8-bit的灰度图像 OutputArray lines, // 输出的极坐标来表示直线(用vector数组定义) double rho, // 生成极坐标时候的像素扫描步长(一般设置为1,也可根据实际情况尝试) double theta, //生成极坐标时候的角度步长,一般取值CV_PI/180 int threshold, // 阈值,只有获得足够交点的极坐标点才被看成是直线(同一条直线上的坐标点再霍夫空间会相交与一点) double minLineLength=0;// 最小直线长度(可根据这个值检测大直线和小直线) double maxLineGap=0;// 最大间隔(间隔多大的两个像素点之间会被算做一个直线) )
二、代码示例
Mat src = imread(filePath); if(src.empty()){ return; } imshow("src",src);//显示原图 Mat dst; cvtColor(src,dst,COLOR_BGR2GRAY);//转换灰度图 imshow("gray",dst); //边缘检测 Canny(dst,dst,50,100,3,true); imshow("canny",dst); //霍夫直线检测 vector<Vec4f> plines; HoughLinesP(dst,plines,1,CV_PI/180,10,100,10); Mat matLine = Mat::zeros(src.size(),src.type()); for(int i=0;i<plines.size();i++){ Vec4f h = plines[i]; line(matLine,Point(h[0],h[1]),Point(h[2],h[3]),Scalar(0,0,255),3,LINE_AA); } imshow("lines",matLine);
三、演示图片(红色的直线为检测到的直线)
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2020-02-19 RxJava2线程切换原理分析