利用opencv霍夫变检测中国象棋的外形—

今天将opencv的霍夫变换修改并优化了一下，就是先预处理，切割、二值化、去噪之后进行霍夫变换，效果还不错，从识别70多个圆，慢慢修改到识别32个圆。
效果如下：

原理毛星云写的就很好，他的文章链接：https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557
下面附上代码：

#include "stdafx.h"
#include "core/core.hpp"
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
#include <set>
#include<stdio.h>#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/videoio.hpp>//for camera
#include <opencv2/video.hpp>
#include <opencv2/ml/ml.hpp>
#include "opencv2/ml/ml.hpp"
#include <time.h>
#include <ctime>
#include <string>
using namespace std;
using namespace cv;
//-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
//      描述：包含程序所使用的命名空间
//-----------------------------------------------------------------------------------------------   //-----------------------------------【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()
{//【1】载入原始图和Mat变量定义     Mat srcImage = imread("3.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】显示原始图  namedWindow("【原始图】", 0);//参数为零，则可以自由拖动imshow("【原始图】", srcImage);Rect rect(600, 0, 1205, 1035);   //创建一个Rect框，属于cv中的类，四个参数代表x,y,width,height  Mat image_cut = Mat(srcImage, rect);      //从img中按照rect进行切割，此时修改image_cut时image中对应部分也会修改，因此需要copy  Mat image_copy = image_cut.clone();   //clone函数创建新的图片  namedWindow("分割后的图片", 0);//参数为零，则可以自由拖动imshow("分割后的图片", image_copy);//【3】转为灰度图，进行图像平滑  cvtColor(image_copy, midImage, CV_BGR2GRAY);//灰度化//二值化threshold(midImage, midImage, 128, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//使用3*3内核来降噪blur(midImage, midImage, Size(3, 3));//进行模糊//GaussianBlur(midImage, midImage, Size(9, 9), 2, 2);//Rect rect(600,0, 1205, 1035);   //创建一个Rect框，属于cv中的类，四个参数代表x,y,width,height  //Mat image_cut = Mat(midImage, rect);      //从img中按照rect进行切割，此时修改image_cut时image中对应部分也会修改，因此需要copy  //Mat image_copy = image_cut.clone();   //clone函数创建新的图片  //namedWindow("分割后的图片", 0);//参数为零，则可以自由拖动//imshow("分割后的图片", image_copy);//【4】进行霍夫圆变换  vector<Vec3f> circles;
//  HoughCircles(midImage, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1.5, 10, 200, 100, 0, 0);//      第五个参数   圆的圆心之间的最小距离HoughCircles(midImage, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1.5, 35, 100, 25, 36, 43);//【5】依次在图中绘制出圆  for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++){Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));int radius = cvRound(circles[i][2]);cout << "圆心  " << i << "= " << center << ";\n" << endl;cout << "半径= " << i << "= " << radius << ";\n" << endl;//绘制圆心  circle(midImage, center, 3, Scalar(0, 255, 0), -1, 8, 0);//绘制圆轮廓  circle(midImage, center, radius, Scalar(155, 50, 255), 3, 8, 0);//绘制圆心  circle(image_copy, center, 3, Scalar(0, 255, 0), -1, 8, 0);//绘制圆轮廓  circle(image_copy, center, radius, Scalar(155, 50, 255), 3, 8, 0);}cout << "共检测到圆" << circles.size() << " 个圆" << ";\n" << endl;//【6】显示效果图    namedWindow("【二值化后效果图】", 0);//参数为零，则可以自由拖动imshow("【二值化后效果图】", midImage);namedWindow("【彩色效果图】", 0);//参数为零，则可以自由拖动imshow("【彩色效果图】", image_copy);waitKey(0);return 0;
}

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