OpenCV源码：利用霍夫圆检测木材死节的机器视觉应用

本文档是关于使用OpenCV进行机器视觉技术在木材死节检测中的应用源代码。通过霍夫圆检测算法，该程序旨在从木材图像中识别和定位死节，这是一个常见的木材瑕疵检测任务。代码主要包括以下几个关键部分： 1. **头文件包含**： - `#include <opencv2/opencv.hpp>` 引入OpenCV库，提供了图像处理和计算机视觉所需的基本函数和数据结构。 - `#include <iostream>` 用于输入输出操作，如显示窗口和用户交互。 2. **预处理函数**： - `pre()`：可能包含了图像读取、调整大小、灰度化或滤波等预处理步骤，以提高后续分析的质量。 - `sobel()`：使用Sobel算子计算边缘检测，通过梯度检测找到木材表面的轮廓变化。 3. **霍夫圆检测函数**： - `hough_circle_processing(int, void*)`：这是核心功能，运用霍夫变换来检测圆形结构，可能是霍夫环检测，用于寻找木材死节可能形成的圆形区域。 - 参数设置：通过`createTrackbar`创建滚动条，允许用户动态调整参数如`min_distance`（最小距离阈值）、`param2`（霍夫变换参数）、`min_r`（最小半径）和`max_r`（最大半径），以优化检测结果。 4. **颜色通道提取和轮廓检测**： - `get_red_channel()`：可能提取红色通道，因为木材死节的颜色通常与周围环境有明显差异。 - `get_contours()`：此函数用于从处理后的图像中提取轮廓，有助于定位死节的位置。 5. **主函数**： - `main()` 是程序的入口点，首先调用`pyr()`函数，这可能是对图像进行金字塔级联处理，以提高检测性能。 - 最后，通过`namedWindow`创建显示窗口，展示处理后的结果，并通过滚动条实时更新参数并重新执行检测。 整个流程是一个典型的图像处理流程，结合了边缘检测、霍夫变换和用户交互，用于自动化木材缺陷检测，提高了木材质量控制的效率。通过这个源代码，读者可以学习到如何在实际应用中使用OpenCV实现霍夫圆检测算法，以及如何根据具体需求调整参数。