使用Hough变换检测并标记跑道线：C++代码示例

本资源是一份C++代码片段，主要介绍如何使用霍夫变换(Hough Transform)来检测图像中的直线，并在检测到的直线上绘制跑道线，即红色线条。霍夫变换是一种在计算机视觉中广泛用于形状检测的技术，尤其适用于检测图像中的直线、圆等特征。 首先，代码导入必要的库，如`cv.h`、`highgui.h`和`stdafx.h`，它们分别包含了OpenCV的基本函数和图像处理模块。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能。 在`main`函数中，程序加载了一个名为"10.jpg"的BMP图像，并创建了几个不同类型的IplImage对象：`img`（原始图像）、`pImg`（图像副本）、`pImg8u`（灰度图像）、`pImgCanny`（边缘检测后的图像）、`pImg8uSmooth`（平滑处理后的图像）以及`pImgSobel`（ Sobel算子用于边缘检测的临时图像）。然后，通过`cvCvtColor`函数将彩色图像转换为灰度图像，以便进行边缘检测。 接下来，代码使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，减少噪声的影响，之后使用Canny边缘检测算法提取图像中的边缘。Canny算法是一个多阈值的边缘检测方法，它能较好地分离出强边缘并保留弱边缘。 在边缘检测后，使用`cvHoughLines2`函数执行霍夫变换，该函数参数包括边缘图像、存储结构、检测方法（概率霍夫）、角度分辨率、最小投票数、最大距离和最小直线长度阈值。霍夫变换的主要思想是将图像上的直线转换成参数空间的一系列投票点，通过累积投票找到具有足够票数的直线。 最后，遍历检测到的线条序列（`lines->total`表示总数量），对于每一条直线，代码会根据霍夫变换的结果绘制一条红色的跑道线，通过`cvLine`函数实现。通过`cvNamedWindow`和`cvShowImage`函数显示处理后的边缘图像和最终的跑道线图像。 总结来说，这段代码展示了如何利用霍夫变换进行直线检测，并将结果应用到实际场景中，如车道线识别或运动物体跟踪。它涉及到图像预处理、边缘检测和霍夫变换的核心概念，是计算机视觉基础教程中常见的示例。