在图像处理中，图像的特征提取是一大关键，今天学习的霍夫变换就是用来提取图像中的直线和圆的。
对于霍夫的直线检测，步骤如下：
（1）利用Canny边缘提取获取图像边缘的灰度图
（2）利用函数HoughLinesP(源Mat对象,存放结果的向量,以像素为单位的距离精度,以弧度为单位的角度精度,阈值,最短距离,最大间断距离)//存放结果的向量是一个n x 4的二维数组，每个单元有四个值，分别代表直线两端的坐标，以像素为单位的距离精度一般取1，以弧度为单位的角度精度一般取CV_PI / 180，阈值是指累加平面的参数，根据原理，累加次数越多，越可能是直线，所以阈值越高，检测到的直线越少，最短距离是指一条直线的最短长度，最大间断距离是指两个间断点能否被认定在一条直线上的最大jian'du。
（3）利用line函数和存放结果的向量生成直线。
对于霍夫的圆检测，步骤如下：
（1）利用滤波对图像进行降噪操作，并把图像转换成灰度图。
（2）利用函数HoughCircles(源Mat对象,存放结果的向量,检测方法,累加器图像的分辨率与输入图像的分辨率之比的倒数,判断是否为同心圆的最小距离,Canny算子的高阈值,累加器阈值,最小半径,最大半径)//存放结果的向量与直线类似，只不过每个单元只有3个值，分别为圆心坐标和半径，检测方法只有一种，HOUGH_GRADIENT，累加器分辨率与输入图像分辨率之比的倒数一般取1，是否为同心圆的最小距离如果太小会检测错误，太大会漏掉一些圆。因为该算法中包含了Canny处理，所以需要提供Canny算子的高阈值，低阈值为其一半，累加器阈值与直线的类似，阈值越高越准确，但是检测到的越少，最大半径和最小半径确定检测范围，默认都是0，即无限制。
（3）利用circle函数和结果向量生成圆。
演示代码：
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<math.h>
#include<algorithm>
#include<stdlib.h>
using namespace std;
using namespace cv;
Mat src, dst_line, src_gray, dst_gray, dst_cir;
int main()
{
src = imread("2.jpg", 1);
if (src.empty())
{
printf("cannot load!!\n");
system("pause");
return -1;
}
namedWindow("原图");
imshow("原图", src);
//先进行Canny边缘提取
cvtColor(src, src_gray, CV_BGR2GRAY);
Canny(src_gray, dst_gray, 100, 200);
namedWindow("Canny");
imshow("Canny", dst_gray);
//霍夫直线检测
src.copyTo(dst_line);
vector<Vec4f>plines;//结果向量的建立，每个单位是个Vec4f，即4个浮点数
HoughLinesP(dst_gray, plines, 1, CV_PI / 180, 80, 50, 10);
for (int i = 0; i < plines.size(); i++)
{
Vec4f p = plines[i];
line(dst_line, Point(p[0], p[1]), Point(p[2], p[3]), Scalar(255, 0, 0), 1, LINE_AA);
}
namedWindow("Lines Result");
imshow("Lines Result", dst_line);
src = imread("2.png", 1);
cvtColor(src, src_gray, CV_BGR2GRAY);
//先进行高斯滤波或者中值滤波，圆检测不用Canny边缘提取了，因为圆检测的函数中已经包含了
GaussianBlur(src_gray, src_gray, Size(5, 5), 0, 0);
namedWindow("高斯滤波");
imshow("高斯滤波", src_gray);
//霍夫圆检测
src.copyTo(dst_cir);
vector<Vec3f>pc;
HoughCircles(src_gray, pc, HOUGH_GRADIENT,1,10,100,30);
for (int i = 0; i < pc.size(); i++)
{
Vec3f p = pc[i];
circle(dst_cir, Point(p[0], p[1]), p[2], Scalar(255, 0, 0),2);
}
namedWindow("Circle Result");
imshow("Circle Result", dst_cir);
waitKey(0);
return 0;
}
