OpenCV入门指南第七篇 线段检测与圆检测

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了OpenCV入门指南第七篇 线段检测与圆检测相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

【OpenCV入门指南】第七篇 线段检测与圆检测

在《OpenCV入门指南】第五篇轮廓检测上》与《OpenCV入门指南】第六篇轮廓检测下》讲解了OpenCV的轮廓检测。本篇将讲解在OpenCV中使用线段检测与圆检测。

线段检测与圆检测主要运用Hough变换,Hough变换是一种利用图像的全局特征将特定形状的边缘连接起来,形成连续平滑边缘的一种方法。它通过将源图像上的点影射到用于累加的参数空间,实现对已知解析式曲线进行识别。

OpenCV编程中,线段检测和圆检测已经封装成函数了,直接使用cvHoughLines2cvHoughCircles即可,下面来看看函数介绍和实际代码。

OpenCV入门指南》系列文章地址:http://blog.csdn.net/morewindows/article/category/863841

 

函数功能:检测图像中的线段

函数原型:

CvSeq* cvHoughLines2(

  CvArr* image,

  void* line_storage,

  int method,

  double rho,

  double theta,

  int threshold,

  double param1=0, double param2=0

);

参数说明:

第一个参数表示输入图像,必须为二值图像(黑白图)。

第二个参数表示存储容器,和上一篇的轮廓检测一样,可以传入CvMemStorage类型的指针。

第三个参数表示变换变量,可以取下面的值:

  CV_HOUGH_STANDARD - 传统或标准 Hough 变换. 每一个线段由两个浮点数 (ρ, θ) 表示,其中 ρ 是线段与原点 (0,0) 之间的距离,θ 线段与 x-轴之间的夹角。

  CV_HOUGH_PROBABILISTIC - 概率 Hough 变换(如果图像包含一些长的线性分割,则效率更高)。它返回线段分割而不是整个线段。每个分割用起点和终点来表示。

  CV_HOUGH_MULTI_SCALE - 传统 Hough 变换的多尺度变种。线段的编码方式与 CV_HOUGH_STANDARD 的一致。

第四个参数表示与象素相关单位的距离精度。

第五个参数表示弧度测量的角度精度。

第六个参数表示检测线段的最大条数,如果已经检测这么多条线段,函数返回。

第七个参数与第三个参数有关,其意义如下:

  对传统 Hough 变换,不使用(0).

  对概率 Hough 变换,它是最小线段长度.

  对多尺度 Hough 变换,它是距离精度 rho 的分母 (大致的距离精度是 rho 而精确的应该是 rho / param1 ).

第八个参数与第三个参数有关,其意义如下:

  对传统 Hough 变换,不使用 (0).

  对概率 Hough 变换,这个参数表示在同一条线段上进行碎线段连接的最大间隔值(gap), 即当同一条线段上的两条碎线段之间的间隔小于param2时,将其合二为一。

  对多尺度 Hough 变换,它是角度精度 theta 的分母 (大致的角度精度是 theta 而精确的角度应该是 theta / param2).

 

线段检测的原理还是有点复杂,有兴趣请阅读专业书籍,下面给一个份示例代码:

// 图像中的线段检测
//By MoreWindows (http://blog.csdn.net/MoreWindows)
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
#pragma comment(linker, "/subsystem:"windows" /entry:"mainCRTStartup"")
int main()
{	
	const char *pstrWindowsSrcTitle = "原图(http://blog.csdn.net/MoreWindows)";
	const char *pstrWindowsLineName = "线段检测";

	// 从文件中加载原图
	IplImage *pSrcImage = cvLoadImage("201.jpg", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
	// 灰度图
	IplImage *pGrayImage =  cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
	cvCvtColor(pSrcImage, pGrayImage, CV_BGR2GRAY);
	// 边缘图
	IplImage *pCannyImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
	cvCanny(pGrayImage, pCannyImage, 30, 90);
	//cvSmooth(pCannyImage, pCannyImage);

	// 线段检测(只能针对二值图像)
	CvMemStorage *pcvMStorage = cvCreateMemStorage();
	double fRho = 1;
	double fTheta = CV_PI / 180;
	int nMaxLineNumber = 50;   //最多检测条直线
	double fMinLineLen = 50;   //最小线段长度
	double fMinLineGap = 10;   //最小线段间隔
	CvSeq *pcvSeqLines = cvHoughLines2(pCannyImage, pcvMStorage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, fRho, fTheta, nMaxLineNumber, fMinLineLen, fMinLineGap);
	
	// 绘制线段
	IplImage *pColorImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 3);
	cvCvtColor(pCannyImage, pColorImage, CV_GRAY2BGR);
	int i;
	for(i = 0; i < pcvSeqLines->total; i++)
	{
		CvPoint* line = (CvPoint*)cvGetSeqElem(pcvSeqLines, i);
		cvLine(pColorImage, line[0], line[1], CV_RGB(255,0,0), 2);
	}

	cvNamedWindow(pstrWindowsSrcTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	cvShowImage(pstrWindowsSrcTitle, pSrcImage);
	cvNamedWindow(pstrWindowsLineName, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	cvShowImage(pstrWindowsLineName, pColorImage);

	cvWaitKey(0);

	cvReleaseMemStorage(&pcvMStorage);
	cvDestroyWindow(pstrWindowsSrcTitle);
	cvDestroyWindow(pstrWindowsLineName);
	cvReleaseImage(&pSrcImage);
	cvReleaseImage(&pGrayImage);
	cvReleaseImage(&pCannyImage);
	cvReleaseImage(&pColorImage);
	return 0;
}

运行结果如下:

 

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圆检测函数要用到cvHoughCircles这个函数的函数原形如下:

CVAPI(CvSeq*) cvHoughCircles(

  CvArr* image, void* circle_storage,

  int method,

  double dp,

  double min_dist,

  double param1 CV_DEFAULT(100),

  double param2 CV_DEFAULT(100),

  int min_radius CV_DEFAULT(0),

  int max_radius CV_DEFAULT(0)

);

可以看出cvHoughCircles与上面的cvHoughLines2函数比较类似,因此讲下部分参数的意思就可以了:

第二个参数表示Hough变换方式,目前只能用CV_HOUGH_GRADIENT

第三个参数表示寻找圆弧圆心的累计分辨率,通常设置成1就可以了。

第四个参数表示两个不同圆之间的最小距离,由于是按圆心来计算距离的,因此对同心圆的检测就无能为力了。

注意,圆检测函数可以使用灰度图。

 

圆检测的代码如下:

// 图像中的圆检测
//By MoreWindows (http://blog.csdn.net/MoreWindows)
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
#pragma comment(linker, "/subsystem:"windows" /entry:"mainCRTStartup"")
int main()
{	
	const char *pstrWindowsSrcTitle = "原图(http://blog.csdn.net/MoreWindows)";
	const char *pstrWindowsLineName = "圆检测";

	// 从文件中加载原图
	IplImage *pSrcImage = cvLoadImage("201.jpg", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
	// 灰度图
	IplImage *pGrayImage =  cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
	cvCvtColor(pSrcImage, pGrayImage, CV_BGR2GRAY);
	//cvSmooth(pGrayImage, pGrayImage);

	// 圆检测(灰度图)
	CvMemStorage *pcvMStorage = cvCreateMemStorage();
	double fMinCircleGap = pGrayImage->height / 10;
	CvSeq *pcvSeqCircles = cvHoughCircles(pGrayImage, pcvMStorage, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, fMinCircleGap);
	//每个圆由三个浮点数表示:圆心坐标(x,y)和半径

	// 绘制直线
	IplImage *pColorImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 3);
	cvCvtColor(pGrayImage, pColorImage, CV_GRAY2BGR);
	int i;
	for (i = 0; i < pcvSeqCircles->total; i++)
	{
		float* p = (float*)cvGetSeqElem(pcvSeqCircles, i);
		cvCircle(pColorImage, cvPoint(cvRound(p[0]), cvRound(p[1])), cvRound(p[2]), CV_RGB(255, 0, 0), 2);
	}

	cvNamedWindow(pstrWindowsSrcTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	cvShowImage(pstrWindowsSrcTitle, pSrcImage);
	cvNamedWindow(pstrWindowsLineName, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	cvShowImage(pstrWindowsLineName, pColorImage);

	cvWaitKey(0);

	cvReleaseMemStorage(&pcvMStorage);
	cvDestroyWindow(pstrWindowsSrcTitle);
	cvDestroyWindow(pstrWindowsLineName);
	cvReleaseImage(&pSrcImage);
	cvReleaseImage(&pGrayImage);
	cvReleaseImage(&pColorImage);
	return 0;
}

运行结果如下,可以看出圆的检测准确度不高。

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OpenCV入门指南】第五篇轮廓检测上》、《OpenCV入门指南】第六篇轮廓检测下》及《【OpenCV入门指南】第七篇线段检测与圆检测》介绍了图像的轮廓检测,线段检测及圆检测。

下面几篇将介绍图像的直方图,这对统计图像的信息以及根据这些信息来增强图像非常有帮助。欢迎继续浏览《【OpenCV入门指南】第八篇灰度直方图》、《【OpenCV入门指南】第九篇灰度直方图均衡化》与《【OpenCV入门指南】第十篇彩色直方图均衡化》。



 

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以上是关于OpenCV入门指南第七篇 线段检测与圆检测的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

OpenCV学习代码记录——Hough线段检测

OpenCV中实现曲线与圆拟合

opencv-霍夫直线变换与圆变换

OpenCV入门指南第六篇 轮廓检测 下

opencv学习笔记第七篇:离散傅里叶变换

OpenCV入门指南第八篇 灰度直方图