C语言OpenCV实践：Canny边缘检测与霍夫变换直线检测

"C语言实现opencv提取直线、轮廓及ROI实例详解" 本文将详细讲解如何使用C语言配合OpenCV库来实现图像处理中的关键操作：提取直线、轮廓以及定义感兴趣区域（ROI）。首先，我们将探讨Canny边缘检测算法用于轮廓提取，然后介绍霍夫变换检测直线的方法，最后简要提及ROI的选取。 一、Canny检测轮廓 Canny边缘检测是一种多级边缘检测算法，它通过高阈值和低阈值来平衡边缘检测的完整性和准确性。在OpenCV中，可以使用`Canny`函数轻松实现这一过程。以下是一个简单的Canny边缘检测示例： ```cpp Mat I = imread("../cat.png"); cvtColor(I, I, CV_BGR2GRAY); Mat contours; Canny(I, contours, 125, 350); threshold(contours, contours, 128, 255, THRESH_BINARY); ``` 在这个例子中，`Canny`函数的两个参数分别代表低阈值和高阈值，用于检测图像中的边缘。之后使用`threshold`函数对结果进行二值化处理，便于显示。 二、直线检测 直线检测通常采用霍夫变换，OpenCV提供了`HoughLines`函数来实现这一功能。这个函数接收一个二值图像，输出是一个包含直线参数的数组。例如： ```cpp vector<Vec2f> lines; HoughLines(contours, lines, 1, CV_PI/180, 100); ``` `HoughLines`函数的参数包括距离分辨率、角度分辨率、检测到的线段的最小长度和最大间隔。输出的`Vec2f`数组包含了每条线的起点和终点斜率。 三、ROI（感兴趣区域）选择 ROI是在图像处理中常用的概念，允许我们专注于图像的特定部分。在OpenCV中，可以通过创建一个矩形或任意形状的掩模来定义ROI。例如： ```cpp Rect roi(100, 50, 200, 150); Mat roiImage = I(roi); ``` 这里，`roi`变量定义了一个矩形区域，`roiImage`则是该区域的子图像。 总结，C语言结合OpenCV库提供了强大的图像处理能力，包括Canny边缘检测用于轮廓提取、霍夫变换用于直线检测以及ROI的选择。这些工具对于图像分析和计算机视觉任务至关重要，能够帮助开发者从复杂图像中提取有用信息。通过理解和应用这些技术，可以构建出高效、精确的图像处理系统。