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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章Opencv Hough算法实现图片中直线检测由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
本文实例为大家分享了Opencv Hough算法实现直线检测的具体代码，供大家参考，具体内容如下 。
（1）载入需检测的图及显示原图 。
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Mat g_srcImage = imread(
"C:\\Users\\lenovo\\Pictures\\Saved Pictures\\Q.jpg"
);
//图片所放路径
imshow(
"【原始图】"
, g_srcImage);
|
（2）为显示不同的效果图而设置滑动条 。
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namedWindow(
"【效果图】"
, 1);
createTrackbar(
"值"
,
"【效果图】"
, &g_nthreshold, 200, on_HoughLines);
|
（3）图像处理及显示 。
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//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;
|
（4）主要函数：on_HoughLines() 。
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//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);
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（5）源代码:
。
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#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using
namespace
std;
using
namespace
cv;
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;
static
void
on_HoughLines(
int
,
void
*);
//回调函数
static
void
ShowHelpText();
int
main()
{
//改变console字体颜色
system
(
"color 3F"
);
ShowHelpText();
//载入原始图和Mat变量定义
Mat g_srcImage = imread(
"C:\\Users\\lenovo\\Pictures\\Saved Pictures\\Q.jpg"
);
//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;
}
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);
}
static
void
ShowHelpText()
{
//输出一些帮助信息
printf
(
"\n\n\n\t通过调整滚动条观察图像的不同效果~\n\n"
);
printf
(
"\n\n\t\t\t by浅墨"
);
}
|
（6）原图:
效果图（调节滑条显示不同结果图）:
值为100时:
值为23时:
。
值为60时:
值为126时:
。
值为184时:
。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/myclass1312/article/details/80456584 。
最后此篇关于Opencv Hough算法实现图片中直线检测的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Opencv Hough算法实现图片中直线检测的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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