【OpenCV学习笔记】【编程实例】六 （霍夫圆检测续）

      前面的有一节中介绍了霍夫圆检测的实例，实际的项目中不可能单纯只含有霍夫圆检测的内容，所以需要将霍夫圆检测的程序融合到工程中来，霍夫圆的约束条件也更加严格，以找到我们所需要的圆，剔除所有不需要的圆。本文主要是将之前的霍夫圆检测的程序融合到MFC编写的工程代码中，首先要考虑的问题是霍夫圆检测放到哪里比较合适。最后决定放到MFC自动生成的cpp文件（OcrRecDlg.cpp）中，之前本打算声明部分放到对应的头文件(OcrRecDlg.h),但是头文件中没有包含OpenCV的头文件，所以就只好放到cpp文件中。主要代码如下：

/********************************//     霍夫圆检测定义变量CvMemStorage* storage_point =NULL;//********************************

//霍夫圆检测函数void  HoughCircle(IplImage* img,int y0,int y1,int y2,int height)//void  HoughCircle(IplImage* img){ CvSeq * circles=NULL; CvMemStorage* storage_point= cvCreateMemStorage(0); //最好先cvSmooth一下，再调用cvHoughCircles cvSmooth(img,img,CV_GAUSSIAN,3,3); circles=cvHoughCircles(img,storage_point,CV_HOUGH_GRADIENT,       2,   //最小分辨率，应当>=1  img->height/4,   //该参数是让算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离  100,   //用于Canny的边缘阀值上限，下限被置为上限的一半  40,    //累加器 的阀值  2,  //最小圆半径   27  //最大圆半径  ); int k; for (k=0;k<circles->total;k++) {  float *p=(float*)cvGetSeqElem(circles,k);  if(cvRound(p[2])>9&&cvRound(p[2])<14 &&(((cvRound(p[1])>(y0-height/4))&&(cvRound(p[1])<(y0+height/8)))||(((cvRound(p[1])>(y1-height/4))&&(cvRound(p[1])<(y1+height/8)))||(((cvRound(p[1])>(y2-height/4))&&(cvRound(p[1])<(y2+height/8)))))))  //并且【(cvRound(p[1])>（y0-height/4))&&(cvRound(p[1])<（y0+height/8))】,【(cvRound(p[1])>（y1-height/4))&&(cvRound(p[1])<（y1+height/8))】  //【(cvRound(p[1])>（y2-height/4))&&(cvRound(p[1])<（y2+height/8))】三个中至少要满足一个   {  cvCircle(img,cvPoint(cvRound(p[0]),cvRound(p[1])),cvRound(p[2]),CV_RGB(0,255,0),3,CV_AA,0);  //cout<<"圆心坐标"<<"("<<cvRound(p[0])<<","<<cvRound(p[1])<<")"<<endl;   //输出圆心的X,Y坐标 // cout<<"圆心半径"<<cvRound(p[2])<<endl;     //输出圆的半径}  }  cvNamedWindow( wndname, 1 );      cvShowImage(wndname,img);  cvClearMemStorage(storage_point);}

函数调用：

void COcrRecDlg::OnBnClickedButtonRec(){int i, c;IplImage *image_clone=NULL;Mat imageresize;Mat img=imread("C:\\Users\\Desktop\\GetCircle\\GetCircle\\1.bmp",0);IplImage *Image;Image=&(IplImage(img));image_clone=cvCloneImage(Image);resize(img,imageresize,Size(200,240),0,0,CV_INTER_LINEAR);OCR ocr("OCRxin.xml");Plate plate;        Rect rect_crop = Rect(0, 0,imageresize.cols,imageresize.rows);         plate= Plate(imageresize,rect_crop);        CharSegment plateNumber=ocr.run(&plate);       CString CSstr=_T("");CSstr.Format(_T("%s"),plateNumber.Char_str.c_str());ResultBox->SetWindowText(CSstr);int y0=(plateNumber.y0_pos)*4.44;int y1=(plateNumber.y1_pos)*4.44;int y2=(plateNumber.y2_pos)*4.44;int height=(plateNumber.Char_height)*4.44;HoughCircle(Image,y0,y1,y2,height);      CvvImage m_CvvImage;img_result= &(IplImage(plate.plateImg));m_CvvImage.CopyOf(img_result,1);if(true)    {   m_CvvImage.DrawToHDC(hDC_result,&rect_result);     }}

      通过对原来的霍夫圆检测函数增加参数，增加圆心位置的筛选条件，进一步剔除了不符合条件的点，运行结果图下：