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直线在图像中出现的频率非常之高,而直线作为图像的特征对于基本内容的图像分析有着很重要的作用,本文通过OpenCV中的hough变换来检测图像中的线条。 我们先看最基本的Hough变换函数HoughLines,它的原型如下: 复制 void HoughLines(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, doubles...
我们先看最基本的Hough变换函数HoughLines,它的原型如下: 1 voidHoughLines(InputArray image, OutputArray lines,doublerho,doubletheta,intthreshold,doublesrn=0,doublestn=0 ); 它的输入是一个二值的轮廓图像,往往是边缘检测得到的结果图像;它的输出是一个包含多个Vec2f点的数组,数组中的每个元素是一个二元浮点...
我们对得到的轮廓图进行Hough直线检测,并在新的图像中将检测到的实现绘制出来。在for循环绘制直线时,我们顺便根据霍夫直线检测返回的lines直线两个端点(x_1,y_1)以及(x_2,y_2)计算直线斜率以及到整幅图像中心点center(右图红圈)的距离。 //【6】计算直线相关信息doublek[20]={0},c[20]={0};//直线斜率...
threshold参数取100,经验值,需要根据实际情况调整varstorage=Cv.CreateMemStorage();varlines=Cv.HoughLines2(gray, storage, HoughLinesMethod.Standard,1, Cv.PI /180,100);//找到符合条件的那条斜线floatangel=0f;floatpiThresh=(float)Cv.PI /90;floatpi2=(float)Cv.PI /2;for(inti=0; i < lines....
//由于HoughLines2方法只接受8UC1格式的图片,因此进行转换 var gray = new IplImage(real.Size, BitDepth.U8, 1); Cv.ConvertScale(real, gray); //找直线,threshold参数取100,经验值,需要根据实际情况调整 var storage = Cv.CreateMemStorage();
opencv 中houghlines参数 自适应阈值分割算法 阈值分割算法或者二值化算法是用输入像素的值 与一个值 自适应阈值分割的每一个像素的比较值(阈值) 都不同,阈值 由这个像素为中心的一个块范围计算在减去差值delta得到。 算法优势:自适应阈值分割是在像素点的局部相邻区域内独立计算阈值, 再进行二值化分割, 尤其适用...
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