基于 OPENCV 对三角形 的 角度检测

// 图像中的线段检测
#include 
using namespace std;
#pragma comment（linker “/subsystem:\“windows\“ /entry:\“mainCRTStartup\““）
IplImage *pCannyImage*pSrcImage;
//const char *pstrWindowsCannytitle = “边缘检测图“;
const char *pstrWindowsLineName = “线段检测“;
CvMemStorage *pcvMStorage;
IplImage *pColorImage;
//cvCreateTrackbar的回调函数
void on_trackbar（int threshold）//threshold 为阈值
{
	//canny边缘检测
	cvCanny（pSrcImagepCannyImagethresholdthreshold*33）;
	//cvShowImage（pstrWindowsCannytitlepCannyImage）;
	//cvSmooth（pCannyImage pCannyImage）;
	// 线段检测（只能针对二值图像）
	pcvMStorage = cvCreateMemStorage（）;
	double fRho = 1;
	double fTheta = CV_PI / 180;
	int nMaxLineNumber = 50;   //最多检测条直线
	double fMinLineLen = 100;   //最小线段长度
	double fMinLineGap = 10;   //最小线段间隔


	CvSeq *pcvSeqLines = cvHoughLines2（pCannyImage pcvMStorage CV_HOUGH_PROBABILISTIC fRho fTheta nMaxLineNumber fMinLineLen fMinLineGap）;

		// 绘制线段
	pColorImage = cvCreateImage（cvGetSize（pSrcImage） IPL_DEPTH_8U 3）;
	cvCvtColor（pCannyImage pColorImage CV_GRAY2BGR）;
	int i;
	for（i = 0; i < pcvSeqLines->total; i++）
	{
		CvPoint* line = （CvPoint*）cvGetSeqElem（pcvSeqLines i）;
		cvLine（pColorImage line[0] line[1] CV_RGB（25500） 2）;
	}
		cvShowImage（pstrWindowsLineName pColorImage）;
}
int main（）
{	
	const char *pstrWindowsSrctitle = “原图“;


	// 从文件中加载原图
	pSrcImage = cvLoadImage（“原图.jpg“ CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED）;
	// 灰度图
	IplImage *pGrayImage =  cvCreateImage（cvGetSize（pSrcImage） IPL_DEPTH_8U 1）;
	cvCvtColor（pSrcImage pGrayImage CV_BGR2GRAY）;
	// 边缘图
	pCannyImage = cvCreateImage（cvGetSize（pSrcImage） IPL_DEPTH_8U 1）;
	//cvCanny（pGrayImage pCannyImage 56 168）;
	//cvNamedWindow（pstrWindowsCannytitleCV_WINDOW_AUTOSIZE）;
	//Create Windows
	cvNamedWindow（pstrWindowsSrctitle CV_WINDOW_AUTOSIZE）;
	cvShowImage（pstrWindowsSrctitle pSrcImage）;
	cvNamedWindow（pstrWindowsLineName CV_WINDOW_AUTOSIZE）;

	//Create TrackBar
	const char *pstrWindowsToolBar = “Threshold“;
	int nThresholdEdge = 1;
	cvCreateTrackbar
		（pstrWindowsToolBarpstrWindowsLineName&nThresholdEdge100on_trackbar）;
	//Show the Image
    on_trackbar（1）;


	
	




	cvWaitKey（0）;

	cvReleaseMemStorage（&pcvMStorage）;
	cvDestroyWindow（pstrWindowsSrctitle）;
	cvDestroyWindow（pstrWindowsLineName）;
	cvReleaseImage（&pSrcImage）;
	cvReleaseImage（&pGrayImage）;
	cvReleaseImage（&pCannyImage）;
	cvReleaseImage（&pColorImage）;
	return 0;
}
/*在《【OpenCV入门指南】第五篇轮廓检测上》与《【OpenCV入门指南】第六篇轮廓检测下》讲解了OpenCV的轮廓检测。本篇将讲解在OpenCV中使用线段检测与圆检测。

线段检测与圆检测主要运用Hough变换，Hough变换是一种利用图像的全局特征将特定形状的边缘连接起来，形成连续平滑边缘的一种方法。它通过将源图像上的点影射到用于累加的参数空间，实现对已知解析式曲线进行识别。

在OpenCV编程中，线段检测和圆检测已经封装成函数了，直接使用cvHoughLines2和cvHoughCircles即可，下面来看看函数介绍和实际代码。

《OpenCV入门指南》系列文章地址：http://blog.csdn.net/morewindows/article/category/863841

 

函数功能：检测图像中的线段

函数原型： 

CvSeq* cvHoughLines2（ 

  CvArr* image 

  void* line_storage 

  int method

  double rho 

  double theta 

  int th