VS2010下OpenCV 2.4.9实现霍夫圆检测实战

本篇文章主要介绍了如何在Visual Studio 2010环境中使用OpenCV 2.4.9库实现霍夫圆检测（Hough Circle Transform）算法。霍夫圆检测是一种图像处理技术，常用于识别图像中的圆形对象，例如在车牌识别、指纹匹配等领域。以下是文章详细步骤： 1. **环境设置**： 开始时，作者引入了所需的OpenCV头文件，如`opencv2/highgui/highgui.hpp`和`opencv2/imgproc/imgproc.hpp`，这些头文件包含了图像读取、转换和处理函数。此外，还导入了`iostream`和`stdio.h`，用于标准输入输出。 2. **读取和预处理图像**： 使用`imread()`函数从指定路径"E:\2.jpg"加载一幅彩色图像到`Mat`对象`src`中。如果图像无法打开，程序会返回-1。接着，将彩色图像转换为灰度图像，通过`cvtColor()`函数实现`CV_BGR2GRAY`，以便后续的圆检测更准确。 3. **去噪处理**： 使用`GaussianBlur()`函数对灰度图像进行高斯滤波，目的是减少噪声，避免误检测到不规则形状的物体而将其识别为圆。 4. **应用霍夫圆变换**： `HoughCircles()`函数是关键部分，它采用霍夫变换算法检测图像中的圆形。参数设置包括：源图像`src_gray`、输出圆的存储容器`circles`、检测方法`CV_HOUGH_GRADIENT`（基于边缘检测）、步长等。通过调整参数，可以控制检测的敏感性和精度。 5. **绘制检测结果**： 循环遍历检测到的圆，获取每个圆的中心坐标（`center`）和半径（`radius`），然后使用`circle()`函数分别绘制出圆心和圆的轮廓。其中，绿色用于圆心标记，红色用于轮廓线。 6. **显示结果**： 创建一个窗口`HoughCircleTransformDemo`，并将处理后的图像展示出来，便于用户查看和评估检测效果。 这篇文章展示了如何在Visual Studio 2010环境中利用OpenCV库的Hough Circle Transform功能对图像中的圆形目标进行检测，并通过可视化的方式展示检测结果。这对于需要在图像处理中寻找圆形特征的项目具有实际指导意义。