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使用C++编写Hough变换的直线检测的代码

时间: 2023-02-06 18:12:05 浏览: 69

在使用 Hough 变换进行直线检测时，需要先将原图像转化为二值图像。然后，可以使用 OpenCV 库中的函数 `cv2.HoughLinesP()` 来进行 Hough 变换。这个函数需要输入二值图像、rho 和 theta 的精度、阈值以及最小直线长度和最大间断长度。它会返回一个包含直线信息的列表。下面是一个使用 Hough 变换检测图像中的直线的简单示例代码： ``` #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { // 读入原图像 Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 对图像进行二值化 Mat binary; threshold(image, binary, 128, 255, THRESH_BINARY); // 进行 Hough 变换 vector<Vec4i> lines; HoughLinesP(binary, lines, 1, CV_PI/180, 80, 30, 10); // 遍历每条直线，并在图像上绘制出来 for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++) { Vec4i l = lines[i]; line(image, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(0,0,255), 3, LINE_AA); } // 显示结果图像 imshow("Lines", image); waitKey(); return 0; } ``` 在这个代码中，首先读入了原图像并将其转化为灰度图像。然后，使用 `threshold()` 函数对图像进行二值化，并使用 `HoughLinesP()` 函数进行 Hough 变

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