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C++中怎么利用OpenCV實(shí)現(xiàn)直線(xiàn)檢測(cè)，針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問(wèn)題的小伙伴找到更簡(jiǎn)單易行的方法。
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霍夫變換
霍夫變換是圖像處理中從圖像中識(shí)別幾何形狀的基本方法之一，應(yīng)用很廣泛，也有很多改進(jìn)算法。主要用來(lái)從圖像中分離出具有某種相同特征的幾何形狀（如，直線(xiàn)，圓等）。最基本的霍夫變換是從黑白圖像中檢測(cè)直線(xiàn)(線(xiàn)段)。
以直線(xiàn)檢測(cè)為例，每個(gè)像素坐標(biāo)點(diǎn)經(jīng)過(guò)變換都變成都直線(xiàn)特質(zhì)有貢獻(xiàn)的統(tǒng)一度量，一個(gè)簡(jiǎn)單的例子如下：一條直線(xiàn)在圖像中是一系列離散點(diǎn)的集合，通過(guò)一個(gè)直線(xiàn)的離散極坐標(biāo)公式，可以表達(dá)出直線(xiàn)的離散點(diǎn)幾何等式如下：
X *cos(theta) + y * sin(theta) = r 其中角度theta指r與X軸之間的夾角，r為到直線(xiàn)幾何垂
直距離。任何在直線(xiàn)上點(diǎn)，x, y都可以表達(dá)，其中 r， theta是常量。該公式圖形表示如下：
然而在實(shí)現(xiàn)的圖像處理領(lǐng)域，圖像的像素坐標(biāo)P(x, y)是已知的，而r, theta則是我們要尋找的變量。如果我們能繪制每個(gè)(r, theta)值根據(jù)像素點(diǎn)坐標(biāo)P(x, y)值的話(huà)，那么就從圖像笛卡爾坐標(biāo)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)霍夫空間系統(tǒng)，這種從點(diǎn)到曲線(xiàn)的變換稱(chēng)為直線(xiàn)的霍夫變換。變換通過(guò)量化霍夫參數(shù)空間為有限個(gè)值間隔等分或者累加格子。當(dāng)霍夫變換算法開(kāi)始，每個(gè)像素坐標(biāo)點(diǎn)P(x, y)被轉(zhuǎn)換到(r, theta)的曲線(xiàn)點(diǎn)上面，累加到對(duì)應(yīng)的格子數(shù)據(jù)點(diǎn)，當(dāng)一個(gè)波峰出現(xiàn)時(shí)候，說(shuō)明有直線(xiàn)存在。同樣的原理，我們可以用來(lái)檢測(cè)圓，只是對(duì)于圓的參數(shù)方程變?yōu)槿?/p>
下等式：
(x –a ) ^2 + (y-b) ^ 2 = r^2其中(a, b)為圓的中心點(diǎn)坐標(biāo)，r圓的半徑。這樣霍夫的參數(shù)空間就變成一個(gè)三維參數(shù)空間。給定圓半徑轉(zhuǎn)為二維霍夫參數(shù)空間，變換相對(duì)簡(jiǎn)單，也比較常用。
相關(guān)API
代碼演示
新建一個(gè)項(xiàng)目opencv-0017,配置屬性(VS2017配置OpenCV通用屬性),然后在源文件寫(xiě)入#include和main方法
開(kāi)始做霍夫直接檢測(cè)的編碼
關(guān)于C++中怎么利用OpenCV實(shí)現(xiàn)直線(xiàn)檢測(cè)問(wèn)題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒(méi)有解開(kāi)，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識(shí)。
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