Hough变换原理

//-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------
//		描述：包含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】--------------------------------------
//		描述：包含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位置参数
int g_nthreshold = 100;

//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
//		描述：全局函数声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------

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


//-----------------------------------【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()
{
	//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("E:\\VS2015Opencv\\vs2015\\project\\picture\\07.jpg");  //该目录下应该有一张名为07.jpg的素材图

									   //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;

}


//-----------------------------------【on_HoughLines( )函数】--------------------------------
//		描述：【顶帽运算/黑帽运算】窗口的回调函数
//----------------------------------------------------------------------------------------------
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请调整滚动条观察图像效果~\n\n");
	printf("\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t by_ly"
		);
}