opencv学习（二十一）霍夫变换HoughLines()//概率累计霍夫变换HoughLinesp//霍夫圆变换HoughCircles（问：如何找同心圆？一定要灰度图后进行霍夫变换吗？）

霍夫变换

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;


//-----------------------------------【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( )
{
    //【1】载入原始图和Mat变量定义   
    Mat srcImage = imread("1.jpg");  //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图
    Mat midImage,dstImage;//临时变量和目标图的定义

    //【2】进行边缘检测和转化为灰度图
    Canny(srcImage, midImage, 50, 200, 3);//进行一此canny边缘检测
    cvtColor(midImage,dstImage, COLOR_GRAY2BGR);//转化边缘检测后的图为灰度图

    //【3】进行霍夫线变换
    vector<Vec2f> lines;//定义一个矢量结构lines用于存放得到的线段矢量集合
    HoughLines(midImage, lines, 1, CV_PI/180, 150, 0, 0 );

    //【4】依次在图中绘制出每条线段
    for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ )
    {
        float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];
        Point pt1, pt2;
        double a = cos(theta), b = sin(theta);
        double x0 = a*rho, y0 = b*rho;
        pt1.x = cvRound(x0 + 1000*(-b));
        pt1.y = cvRound(y0 + 1000*(a));
        pt2.x = cvRound(x0 - 1000*(-b));
        pt2.y = cvRound(y0 - 1000*(a));

        //此句代码的OpenCV3版为:
        line( dstImage, pt1, pt2, Scalar(55,100,195), 1, LINE_AA);
    }

    //【5】显示原始图  
    imshow("【原始图】", srcImage);  

    //【6】边缘检测后的图 
    imshow("【边缘检测后的图】", midImage);  

    //【7】显示效果图  
    imshow("【效果图】", dstImage);  

    waitKey(0);  

    return 0;  
}

累计概率霍夫变换

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;


//-----------------------------------【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( )
{
    //【1】载入原始图和Mat变量定义   
    Mat srcImage = imread("1.jpg");  //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图
    Mat midImage,dstImage;//临时变量和目标图的定义

    //【2】进行边缘检测和转化为灰度图
    Canny(srcImage, midImage, 50, 200, 3);//进行一此canny边缘检测
    cvtColor(midImage,dstImage, COLOR_GRAY2BGR);//转化边缘检测后的图为灰度图

    //【3】进行霍夫线变换
    vector<Vec4i> lines;//定义一个矢量结构lines用于存放得到的线段矢量集合
    HoughLinesP(midImage, lines, 1, CV_PI/180, 80, 50, 10 );

    //【4】依次在图中绘制出每条线段
    for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ )
    {
        Vec4i l = lines[i];
        //此句代码的OpenCV3版为：
        line( dstImage, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(186,88,255), 1, LINE_AA);
    }

    //【5】显示原始图  
    imshow("【原始图】", srcImage);  

    //【6】边缘检测后的图 
    imshow("【边缘检测后的图】", midImage);  

    //【7】显示效果图  
    imshow("【效果图】", dstImage);  

    waitKey(0);  

    return 0;  
}

霍夫圆检测HoughCircles（霍夫梯度法）

实例找圆心和圆（问：如何找同心圆，霍夫变换前是否一定要先转化为）

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat srcImage = imread("D://9.jpg");
    Mat midimg, dstimg2;//定义临时变量和目标图
    imshow("原始图", srcImage);

    cvtColor(srcImage, midimg, COLOR_BGR2GRAY);
    GaussianBlur(midimg, midimg, Size(9, 9), 2, 2);

    imshow("临时变量图", midimg);
    vector<Vec3f>Circles;//定义一个矢量结构lines用于存放圆段矢量集合
    HoughCircles(midimg, Circles, HOUGH_GRADIENT, 1.5, 10, 150, 100, 0, 0);
    for (size_t i = 0; i < Circles.size(); i++)
    {
        Point center(cvRound(Circles[i][0]), cvRound(Circles[i][1]));
        int radius = cvRound(Circles[i][2]);//参数定义
        //绘制圆心
        circle(srcImage, center, 3, Scalar(0, 255, 0), -1, 8, 0);
        //轮廓绘制
        circle(srcImage, center, radius, Scalar(155, 50, 255), 3, 8, 0);

    }
    imshow("效果图", srcImage);

    waitKey(0);
    return 0;



}