C++ OpenCV：Canny边缘检测与直线、轮廓提取实战

本文将深入探讨如何使用C语言结合OpenCV库实现直线检测、轮廓提取以及区域-of-interest (ROI) 的功能。首先，我们将重点关注Canny边缘检测，它是图像处理中一种常用的边缘检测算法，特别适用于轮廓提取。Canny算子采用双阈值方法，通过设置较高的阈值（如125到350）来识别显著的线条和轮廓，同时保持较低阈值（如125）以保留更多的细节。通过比较这两个阈值，Canny算法能够筛选出既具有清晰边缘又包含足够细节的线条。 在代码示例中，`Canny()`函数被用于处理灰度图像，并将其结果存储在`contours`变量中。接下来，通过`threshold()`函数将边缘二值化，便于后续处理。通过`HoughLines()`函数，我们可以利用霍夫变换来检测图像中的直线，该函数接收一个二值轮廓图像作为输入，输出包含直线参数的`Vec2f`数组，其中`rou`表示直线距离原点的距离，`theta`表示直线的角度。 直线检测在图像分析中至关重要，因为它可以帮助提取图像的关键结构信息。在实际应用中，可能会根据需要调整`HoughLines()`函数的参数，如`rho`、`theta`和`threshold`，以适应特定场景。 ROI的处理虽然没有在提供的部分中直接提及，但在实际项目中，可能会用到OpenCV的`Rect`或`Mat`对象来定义感兴趣的区域，例如在进行目标检测或分析时，可能只关心图像的一部分。这部分可以通过`copyTo()`或者`extractImageROI()`等函数来实现。 总结来说，本文提供了C语言结合OpenCV进行边缘检测和直线检测的具体步骤，展示了如何使用Canny算子优化边缘提取，并介绍了霍夫变换的基本用法。通过理解这些概念和技术，读者可以更好地掌握图像处理中的关键环节，并应用于实际项目中。后续可能还会涉及ROI的处理，以实现更精确的图像分析。