本節主要介紹如何用hough變換檢測直線和圓
一：hough變換檢測直線
<1>
原始hough變換
思想：先求出影象中每點的極座標方程
<
如下，相交於一點的極座標曲線的個數大於最小投票數，則將該點所對應的
(p, r0)
放入vector
中，即得到一條直線，
lines
中儲存的是極座標方程的引數 注意
hough
變換要求輸入的是包含一組點的二值影象。
**：
canny(image, result, 150, 220);
vectorlines;
houghlines(result, lines, 1, pi/180, 120);
for(size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
和pi/180
是直線搜尋是的步進尺寸。
結果：canny後得結果：
hough變換後：
概念hough變換
思想：不是系統的進行掃瞄影象，而是隨機挑選畫素點，一旦累加器中某一項達到給定的最小值，那麼掃瞄沿著對應直線的畫素並移除所有經過的畫素點。得到的可以說是一條線段
獲得一條直線
即將(x0, y0, x1, y1)
放入vector中
**：
vectorlines;
houghlinesp(result, lines, 1, pi/180, 50, 50, 120);
for(size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
變換檢測圓
事實上，任何可以用引數方程表示的幾何體都可嘗試用
hough
變換進行檢測。檢測圓整合了
canny
檢測和hough
變換。
注意在hough
圓變換前對影象進行平滑，這樣可以減少可能引起誤檢測的影象噪點。
**：
gaussianblur(image, result, size(5, 5), 1.5);
vectorcircles;
houghcircles(result, circles, cv_hough_gradient,
2, // 累加器的解析度
50, // 兩個圓之間的最小距離
200, // canny 高閥值
100, // 最小投票數
25, 100);
for(vector::const_iterator itc = circles.begin(); itc != circles.end(); ++itc)
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