OpenCVHough变换：霍夫变换线，霍夫变换圆汇编

转自：https://www.cnblogs.com/hrhguanli/p/4677952.html
Hough线变换代码：

//-----------------------------------【头文件包括部分】---------------------------------------
//		描写叙述：包括程序所依赖的头文件
//---------------------------------------------------------------------------------------------- 
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

//-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
//		描写叙述：包括程序所使用的命名空间
//----------------------------------------------------------------------------------------------- 
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//		描写叙述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里開始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
	//【1】加载原始图和Mat变量定义   
	Mat srcImage = imread("1.jpg");  //project文件夹下应该有一张名为1.jpg的素材图
	Mat midImage,dstImage;//暂时变量和目标图的定义

	//【2】进行边缘检測和转化为灰度图
	Canny(srcImage, midImage, 50, 200, 3);//进行一此canny边缘检測
	cvtColor(midImage,dstImage, CV_GRAY2BGR);//转化边缘检測后的图为灰度图

	//【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));
		line( dstImage, pt1, pt2, Scalar(55,100,195), 1, CV_AA);
	}

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

	//【6】边缘检測后的图 
	imshow("【边缘检測后的图】", midImage);  

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

	waitKey(0);  

	return 0;  
}

Hough圆变换代码：

//-----------------------------------【头文件包括部分】---------------------------------------
//		描写叙述：包括程序所依赖的头文件
//---------------------------------------------------------------------------------------------- 
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

//-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
//		描写叙述：包括程序所使用的命名空间
//----------------------------------------------------------------------------------------------- 
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//		描写叙述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里開始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
	//【1】加载原始图和Mat变量定义   
	Mat srcImage = imread("1.jpg");  //project文件夹下应该有一张名为1.jpg的素材图
	Mat midImage,dstImage;//暂时变量和目标图的定义

	//【2】显示原始图
	imshow("【原始图】", srcImage);  

	//【3】转为灰度图，进行图像平滑
	cvtColor(srcImage,midImage, CV_BGR2GRAY);//转化边缘检測后的图为灰度图
	GaussianBlur( midImage, midImage, Size(9, 9), 2, 2 );

	//【4】进行霍夫圆变换
	vector<Vec3f> circles;
	HoughCircles( midImage, circles, CV_HOUGH_GRADIENT,1.5, 10, 200, 100, 0, 0 );

	//【5】依次在图中绘制出圆
	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]);
		//绘制圆心
		circle( srcImage, center, 3, Scalar(0,255,0), -1, 8, 0 );
		//绘制圆轮廓
		circle( srcImage, center, radius, Scalar(155,50,255), 3, 8, 0 );
	}

	//【6】显示效果图  
	imshow("【效果图】", srcImage);  

	waitKey(0);  

	return 0;  
}

阈值控制的Hough线变换：

//-----------------------------------【程序说明】----------------------------------------------
//		程序名称:：《【OpenCV新手教程之十四】OpenCV霍夫变换：霍夫线变换，霍夫圆变换合辑 》 博文配套源代码 
//		开发所用IDE版本号：Visual Studio 2010
//   		开发所用OpenCV版本号：	2.4.9
//		2014年5月26日 Created by 浅墨
//----------------------------------------------------------------------------------------------

//-----------------------------------【头文件包括部分】---------------------------------------
//		描写叙述：包括程序所依赖的头文件
//---------------------------------------------------------------------------------------------- 
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

//-----------------------------------【命名空间声明部分】--------------------------------------
//		描写叙述：包括程序所使用的命名空间
//----------------------------------------------------------------------------------------------- 
using namespace std;
using namespace cv;


//-----------------------------------【全局变量声明部分】--------------------------------------
//		描写叙述：全局变量声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
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位置參数
int g_nthreshold=100;

//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
//		描写叙述：全局函数声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------

static void on_HoughLines(int, void*);//回调函数
static void ShowHelpText();


//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//		描写叙述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里開始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
	//改变console字体颜色
	system("color 3F");  

	ShowHelpText();

	//加载原始图和Mat变量定义   
	Mat g_srcImage = imread("1.jpg");  //project文件夹下应该有一张名为1.jpg的素材图

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

	//创建滚动栏
	namedWindow("【效果图】",1);
	createTrackbar("值", "【效果图】",&g_nthreshold,200,on_HoughLines);

	//进行边缘检測和转化为灰度图
	Canny(g_srcImage, g_midImage, 50, 200, 3);//进行一次canny边缘检測
	cvtColor(g_midImage,g_dstImage, CV_GRAY2BGR);//转化边缘检測后的图为灰度图

	//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;  

}


//-----------------------------------【on_HoughLines( )函数】--------------------------------
//		描写叙述：【顶帽运算/黑帽运算】窗体的回调函数
//----------------------------------------------------------------------------------------------
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);
}

//-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】----------------------------------
//		描写叙述：输出一些帮助信息
//----------------------------------------------------------------------------------------------
static void ShowHelpText()
{
	//输出一些帮助信息
	printf("\n\n\n\t请调整滚动栏观察图像效果~\n\n");
	printf("\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t by浅墨"
		);
}