OpenCV图像处理：检测直线、线段、圆与矩形

本资源主要介绍如何使用OpenCV库来检测图像中的直线、线段、圆和矩形。提供的代码示例涵盖了不同的检测方法。 在计算机视觉领域，OpenCV是一个强大的开源库，广泛用于图像处理和计算机视觉任务。在给定的描述中，我们将深入探讨如何利用OpenCV进行特定形状的检测。 ### 检测直线 OpenCV提供了两种检测直线的方法：标准Hough变换（CV_HOUGH_STANDARD）和概率Hough变换（CV_HOUGH_PROBABILISTIC）。这两种方法都是基于Hough变换的原理，它能够将图像中的直线参数化，从而更容易检测。 #### 1. 标准Hough变换（cvHoughLines2） ```c++ lines=cvHoughLines2(dst, storage, CV_HOUGH_STANDARD, 1, CV_PI/180, 100, 0, 0); ``` 这里的参数含义如下： - `dst`：输入图像，通常是边缘检测后的二值图像。 - `storage`：用于存储检测结果的内存存储结构。 - `CV_HOUGH_STANDARD`：指定使用标准Hough变换。 - `1`：累加器分辨率的单位距离（像素）。 - `CV_PI/180`：角度分辨率，以弧度表示。 - `100`：最小投票数，超过这个数量的点将被认为是一条直线。 - `0, 0`：累加器初始值（通常为0）。 #### 2. 概率Hough变换（cvHoughLines2） 通过改变`#if0`到`#if1`，可以切换到概率Hough变换，这种方法更高效，适用于检测稀疏直线。 ### 检测圆 OpenCV提供了一个专门的函数`cvHoughCircles`来检测图像中的圆形。这个函数的参数包括： - `inputImage`：输入图像。 - `circles`：检测到的圆的输出向量。 - `method`：使用哪种方法检测圆，通常是`CV_HOUGH_GRADIENT`。 - `dp`：检测到的圆心的累积网格的分辨率。 - `minDist`：检测到的圆之间的最小距离。 - `param1`：对于`CV_HOUGH_GRADIENT`方法，它是用于检测边缘的高阈值。 - `param2`：对于`CV_HOUGH_GRADIENT`方法，它是与高阈值相关的低阈值。 - `minRadius`：可选的最小半径。 - `maxRadius`：可选的最大半径。 ### 检测矩形 OpenCV中没有直接检测矩形的函数，但可以通过检测相互平行的直线来间接实现。提供的代码示例是先检测直线，然后寻找形成矩形的四条平行和垂直的线。 检测矩形的步骤可能包括： 1. 检测图像中的所有直线。 2. 分析直线的角度，找出近似平行和垂直的直线对。 3. 通过直线交点确定矩形的顶点。 4. 验证这些顶点是否满足矩形的定义（对边平行且相等）。 以上就是使用OpenCV进行直线、线段、圆和矩形检测的基本方法。在实际应用中，可能需要根据具体需求调整参数，例如边缘检测的阈值、Hough变换的参数等，以提高检测效果。同时，为了优化性能，还可以考虑使用多线程或GPU加速等技术。