OpenCV 3 C++：实战霍夫直线与圆检测及其应用

在OpenCV 3的C++编程中，霍夫变换是一种强大的计算机视觉技术，用于检测图像中的直线和圆形特征。本文主要介绍了如何使用`cv::HoughLinesP`函数来检测直线，并通过一个示例展示了其具体用法。 **霍夫直线检测**： 霍夫直线检测的核心函数是`cv::HoughLinesP`，它接受以下参数： 1. `InputArray src`: 输入图像，通常为8位灰度图像，表示待检测的图像数据。 2. `OutputArray lines`: 输出参数，存储检测到的直线的两点坐标，以`vector<Vec4i>`的形式表示，每个元素包含四个整数，代表一条直线的两个端点的(x, y)坐标。 3. `double rho`: 极坐标系统中的像素扫描步长，用于在直角坐标系中搜索可能的直线。 4. `double theta`: 角度步长，一般设置为`CV_PI/180`，即180度为单位。 5. `int threshold`: 累加器阈值，只有当极坐标点累积到超过这个阈值时，才会被识别为直线。 6. `double minLineLength`: 最小直线长度，小于这个长度的线段不会被识别。 7. `double maxLineGap`: 直线之间的最大间隙，避免将相近但不连续的线段误认为一条直线。 在示例代码中，首先读取并显示输入图像，然后将其转换为灰度，并应用Canny边缘检测以增强边缘信息。接着，调用`HoughLinesP`函数计算可能的直线，并使用这些信息在原图像上绘制出检测到的直线。最后，显示处理后的图像并等待用户按键。 **霍夫圆检测**： 与直线检测相比，霍夫圆检测通常需要额外的预处理步骤，如中值滤波，因为圆的检测对噪声更为敏感。`cv::HoughCircles`函数用于圆的检测，它接受相似的参数，但包括： - 圆心检测的极径和极角范围，以及累加器阈值等参数。 - 可能需要调整的圆的大小参数，如最小和最大半径。 然而，由于篇幅限制，此处并未提供具体的圆检测代码示例，但原理和直线检测类似，只是应用到不同的形状检测。实际操作时，你需要根据具体需求调整参数，进行圆的检测并绘制出发现的圆。 总结来说，OpenCV 3的霍夫变换在计算机视觉领域广泛应用，通过`cv::HoughLinesP`和`cv::HoughCircles`函数可以有效地检测图像中的直线和圆形特征。理解这些函数的工作原理、参数含义以及如何正确调整它们对于在实际项目中使用霍夫变换至关重要。