这篇文章主要介绍怎么使用opencv3/C++实现霍夫圆/直线检测，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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霍夫直线检测

参数说明：

cv::HoughLinesP(
InputArray src, // 输入图像（8位灰度图像）
OutputArray lines, // 输出直线两点坐标（vector）
double rho, // 生成极坐标时候的像素扫描步长
double theta, //生成极坐标时候的角度步长（一般取CV_PI/180）
int threshold, // 累加器阈值，获得足够交点的极坐标点才被看成是直线
double minLineLength=0;// 直线最小长度
double maxLineGap=0;// 直线最大间隔
)

示例：

#include
#include
using namespace cv;

int main()
{
  Mat src, dst;
  src = imread("E:/image/image/line.jpg");
  if(src.empty())
  {
    printf("can not load image \n");
    return -1;
  }
  cvNamedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  imshow("input", src);

  dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());  
  cvtColor(src,dst,CV_RGB2GRAY);
  Canny(dst,dst,0,200);
  vector plines;
  HoughLinesP(dst, plines, 1, CV_PI/180, 150, 10, 10);
  for(size_t i =0; i< plines.size(); i++)
  {
    Vec4i points = plines[i];
    line(src, Point(points[0], points[1]), Point(points[2],points[3]), Scalar(0,255,255), 3, CV_AA);
  }    
  cvNamedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  imshow("output", src);

  waitKey();
  return 0;
}

霍夫圆检测

霍夫圆检测对噪声比较敏感，一般要先对图像做中值滤波。

参数说明：

HoughCircles(
InputArray image, // 输入图像 ,必须是8位的单通道灰度图像
OutputArray circles, // 输出结果，即圆信息（圆心+半径）
Int method, // 采用方法：HOUGH_GRADIENT
Double dp, // dp = 1; 
Double mindist, // 10 最短距离-可以分辨是两个圆的，否则认为是同心圆：src_gray.rows/8
Double param1, // 用于Canny的边缘阀值上限，下限被置为上限的一半
Double param2, // 中心点累加器阈值
Int minradius, // 最小半径
Int maxradius//最大半径 
)

示例：

#include
#include
using namespace cv;

int main()
{
  Mat src, dst;
  src = imread("E:/image/image/line.jpg");
  if(src.empty())
  {
    printf("can not load image \n");
    return -1;
  }
  cvNamedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  imshow("input", src);
  cvtColor(src,src,CV_RGB2GRAY);
  dst = src.clone();
  cvtColor(dst,dst,CV_GRAY2RGB);
  //中值滤波
  medianBlur(src,src,3);
  vector circles;
  HoughCircles(src,circles,CV_HOUGH_GRADIENT,1,100,45,30,45,220);
  for(size_t i = 0; i < circles.size(); i++)
  {
    Vec3f c = circles[i];
    circle(dst, Point(c[0], c[1]), c[2], Scalar(0,255,255), 3, CV_AA);
  }
  cvNamedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  imshow("output", dst);
  waitKey();
  return 0;
}

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