找到上圖中緊固線和螺栓的位置
#include #include #include #include using namespace std;
using namespace cv;
mat srcimage, canimage, grayimage, threimage, dstimage, dstimage1, dstimage2;
int size;
void finding(int, void*)
// vectorlines;
// houghlinesp(canimage, lines, 1, cv_pi / 180, 100, 100, 50);
// for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
// namedwindow("直線效果圖", 0);
// imshow("直線效果圖", dstimage1);
// cvtcolor(canimage, dstimage2, cv_gray2bgr);//轉化邊緣檢測後的圖為灰度圖
vectorcircles;
//霍夫圓變換
/* 第乙個引數，inputarray型別的image，輸入影象，即源影象，需為8位的灰度單通道影象。
第二個引數，inputarray型別的circles，經過呼叫houghcircles函式後此引數儲存了檢測到的圓的輸出向量，
每個向量由包含了3個元素的浮點向量(x, y, radius)表示。
第三個引數，int型別的method，即使用的檢測方法，目前opencv中就霍夫梯度法一種可以使用，它的識別符號為
cv_hough_gradient，在此引數處填這個識別符號即可。
第四個引數，double型別的dp，用來檢測圓心的累加器影象的解析度於輸入影象之比的倒數，且此引數允許建立
乙個比輸入影象解析度低的累加器。上述文字不好理解的話，來看例子吧。例如，如果dp= 1時，
累加器和輸入影象具有相同的解析度。如果dp=2，累加器便有輸入影象一半那麼大的寬度和高度。
第五個引數，double型別的mindist，為霍夫變換檢測到的圓的圓心之間的最小距離，即讓我們的演算法能明顯區分的
兩個不同圓之間的最小距離。這個引數如果太小的話，多個相鄰的圓可能被錯誤地檢測成了乙個重合的
圓。反之，這個引數設定太大的話，某些圓就不能被檢測出來了。
第六個引數，double型別的param1，有預設值100。它是第三個引數method設定的檢測方法的對應的引數。對當前
唯一的方法霍夫梯度法cv_hough_gradient，它表示傳遞給canny邊緣檢測運算元的高閾值，而低閾值為高閾值的一半。
第七個引數，double型別的param2，也有預設值100。它是第三個引數method設定的檢測方法的對應的引數。對當前
唯一的方法霍夫梯度法cv_hough_gradient，它表示在檢測階段圓心的累加器閾值。它越小的話，就可以檢測到更多
根本不存在的圓，而它越大的話，能通過檢測的圓就更加接近完美的圓形了。
第八個引數，int型別的minradius,有預設值0，表示圓半徑的最小值。
第九個引數，int型別的maxradius,也有預設值0，表示圓半徑的最大值。*/
houghcircles(canimage, circles, cv_hough_gradient, 1, canimage.rows / 5, 100, 30, 0, 50);
//在原圖中畫出圓心和圓
for (size_t j = 0; j < circles.size(); j++)
// namedwindow("圓效果圖", 0);
// imshow("圓效果圖", dstimage2);
namedwindow("效果圖", 0);
imshow("效果圖", dstimage);
調節閾值可以達到初步的效果
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