huofubianhuan.zip_C 霍夫变换_霍夫变换

//--------------------------------------【程序说明】------------------------------------------- // 程序说明：《OpenCV3编程入门》OpenCV2版书本配套示例程序64 // 程序描述：霍夫线变换综合示例 // 开发测试所用操作系统： Windows 7 64bit // 开发测试所用IDE版本：Visual Studio 2010 // 开发测试所用OpenCV版本： 2.4.9 // 2014年06月 Created by @浅墨_毛星云 // 2014年11月 Revised by @浅墨_毛星云 //------------------------------------------------------------------------------------------------ //---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】---------------------------- // 描述：包含程序所使用的头文件和命名空间 //------------------------------------------------------------------------------------------------ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; //-----------------------------------【全局变量声明部分】-------------------------------------- // 描述：全局变量声明 //----------------------------------------------------------------------------------------------- Mat g_srcImage, g_dstImage,g_midImage;//原始图、中间图和效果图 vector<Vec4i> g_lines;//定义一个矢量结构g_lines用于存放得到的线段矢量集合 //变量接收的TrackBar位置参数 int g_nthreshold=100; //-----------------------------------【全局函数声明部分】-------------------------------------- // 描述：全局函数声明 //----------------------------------------------------------------------------------------------- static void on_HoughLines(int, void*);//回调函数 static void ShowHelpText(); //-----------------------------------【main( )函数】-------------------------------------------- // 描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始 //----------------------------------------------------------------------------------------------- int main( ) { //改变console字体颜色 system("color 4F"); ShowHelpText(); //载入原始图和Mat变量定义 Mat g_srcImage = imread("1.jpg"); //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图 //显示原始图 imshow("【原始图】", g_srcImage); //创建滚动条 namedWindow("【效果图】",1); createTrackbar("值", "【效果图】",&g_nthreshold,200,on_HoughLines); //进行边缘检测和转化为灰度图 Canny(g_srcImage, g_midImage, 50, 200, 3);//进行一次canny边缘检测 cvtColor(g_midImage,g_dstImage, CV_GRAY2BGR);//转化边缘检测后的图为灰度图 //调用一次回调函数，调用一次HoughLinesP函数 on_HoughLines(g_nthreshold,0); HoughLinesP(g_midImage, g_lines, 1, CV_PI/180, 80, 50, 10 ); //显示效果图 imshow("【效果图】", g_dstImage); waitKey(0); return 0; } //-----------------------------------【on_HoughLines( )函数】-------------------------------- // 描述：【顶帽运算/黑帽运算】窗口的回调函数 //---------------------------------------------------------------------------------------------- static void on_HoughLines(int, void*) { //定义局部变量储存全局变量 Mat dstImage=g_dstImage.clone(); Mat midImage=g_midImage.clone(); //调用HoughLinesP函数 vector<Vec4i> mylines; HoughLinesP(midImage, mylines, 1, CV_PI/180, g_nthreshold+1, 50, 10 ); //循环遍历绘制每一条线段 for( size_t i = 0; i < mylines.size(); i++ ) { Vec4i l = mylines[i]; line( dstImage, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(23,180,55), 1, CV_AA); } //显示图像 imshow("【效果图】",dstImage); } //-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】---------------------------------- // 描述：输出一些帮助信息 //---------------------------------------------------------------------------------------------- static void ShowHelpText() { //输出欢迎信息和OpenCV版本 printf("\n\n\t\t\t非常感谢购买《OpenCV3编程入门》一书！\n"); printf("\n\n\t\t\t此为本书OpenCV2版的第64个配套示例程序\n"); printf("\n\n\t\t\t 当前使用的OpenCV版本为：" CV_VERSION ); printf("\n\n ----------------------------------------------------------------------------\n"); //输出一些帮助信息 printf("\n\n\n\t请调整滚动条观察图像效果~\n\n"); }