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C++中怎么利用OpenCV實現直線檢測,針對這個問題,這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
霍夫變換
霍夫變換是圖像處理中從圖像中識別幾何形狀的基本方法之一,應用很廣泛,也有很多改進算法。主要用來從圖像中分離出具有某種相同特征的幾何形狀(如,直線,圓等)。最基本的霍夫變換是從黑白圖像中檢測直線(線段)。
以直線檢測為例,每個像素坐標點經過變換都變成都直線特質有貢獻的統一度量,一個簡單的例子如下:一條直線在圖像中是一系列離散點的集合,通過一個直線的離散極坐標公式,可以表達出直線的離散點幾何等式如下:
X *cos(theta) + y * sin(theta) = r 其中角度theta指r與X軸之間的夾角,r為到直線幾何垂
直距離。任何在直線上點,x, y都可以表達,其中 r, theta是常量。該公式圖形表示如下:
然而在實現的圖像處理領域,圖像的像素坐標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(r, theta)值根據像素點坐標P(x, y)值的話,那么就從圖像笛卡爾坐標系統轉換到極坐標霍夫空間系統,這種從點到曲線的變換稱為直線的霍夫變換。變換通過量化霍夫參數空間為有限個值間隔等分或者累加格子。當霍夫變換算法開始,每個像素坐標點P(x, y)被轉換到(r, theta)的曲線點上面,累加到對應的格子數據點,當一個波峰出現時候,說明有直線存在。同樣的原理,我們可以用來檢測圓,只是對于圓的參數方程變為如
下等式:
(x –a ) ^2 + (y-b) ^ 2 = r^2其中(a, b)為圓的中心點坐標,r圓的半徑。這樣霍夫的參數空間就變成一個三維參數空間。給定圓半徑轉為二維霍夫參數空間,變換相對簡單,也比較常用。
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代碼演示
新建一個項目opencv-0017,配置屬性(VS2017配置OpenCV通用屬性),然后在源文件寫入#include和main方法
開始做霍夫直接檢測的編碼
關于C++中怎么利用OpenCV實現直線檢測問題的解答就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,如果你還有很多疑惑沒有解開,可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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