HoughLinesP函数用法示例

//--------------------------------------【程序说明】-------------------------------------------
// 程序描述：HoughLinesP函数用法示例
// 开发测试所用操作系统： Windows 7 64bit
// 开发测试所用IDE版本：Visual Studio 2010
// 开发测试所用OpenCV版本：3.0 beta
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//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
// 描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;




//-----------------------------------【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
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int main( )
{
//【1】载入原始图和Mat变量定义   
Mat srcImage = imread("1.jpg");  //工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图
Mat midImage,dstImage;//临时变量和目标图的定义


//【2】进行边缘检测和转化为灰度图
Canny(srcImage, midImage, 50, 200, 3);//进行一此canny边缘检测
cvtColor(midImage,dstImage, COLOR_GRAY2BGR);//转化边缘检测后的图为灰度图


//【3】进行霍夫线变换
vector<Vec4i> lines;//定义一个矢量结构lines用于存放得到的线段矢量集合
HoughLinesP(midImage, lines, 1, CV_PI/180, 80, 50, 10 );


//【4】依次在图中绘制出每条线段
for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ )
{
Vec4i l = lines[i];
//此句代码的OpenCV2版为：
//line( dstImage, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(186,88,255), 1, CV_AA);
//此句代码的OpenCV3版为：
line( dstImage, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(186,88,255), 1, LINE_AA);
}


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


//【6】边缘检测后的图 
imshow("【边缘检测后的图】", midImage);  


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


waitKey(0);  


return 0;  
}