opencv激光中心线的提取

线激光器的中心线提取，基于opencv的C++算法，基于海塞矩阵的方法

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using namespace std;
using namespace cv;

int main（）
{
	Mat img1 = imread（“201.bmp“ 1）;//读取背景图像
	Mat img2 = imread（“211.bmp“ 1）;//读取线光图像
	Mat img00;//定义相减结果

	//图像相减
	addWeighted（img1 -1 img2 1 0 img00）;
	imshow（“背景图像“ img1）;
	imshow（“线光图像“ img2）;
	imshow（“图像相减结果“ img00）;
	imwrite（“subresult.bmp“ img00）;

	Mat img;
	Mat img0;
	cvtColor（img00 img0 CV_BGR2GRAY）;//颜色空间转换函数，转换成灰度图像，改变mat的通道数
	img = img0.clone（）;//复制图像

	//高斯滤波
	img.convertTo（img CV_32FC1）;//转换数据类型不同的mat，改变位深度，32位浮点型单通道
	GaussianBlur（img img Size（0 0） 6 6）;

	//一阶偏导数
	Mat m1 m2;
	m1 = （Mat_（1 2） << 1 -1）;//x偏导（创造一个Mat类矩阵）一阶偏导=f（x+1y）-f（xy）
	m2 = （Mat_（2 1） << 1 -1）;//y偏导（创造矩阵）一阶偏导=f（xy+1）-f（xy）

	Mat dx dy;
	filter2D（img dx CV_32FC1 m1）;//卷积
	filter2D（img dy CV_32FC1 m2）;//卷积

	//二阶偏导数
	Mat m3 m4 m5;
	m3 = （Mat_（1 3） << 1 -2 1）;//求二阶x偏导的矩阵=f（x+1y）+f（x-1y）-2f（xy）
	m4 = （Mat_（3 1） << 1 -2 1）;//二阶y偏导的矩阵
	m5 = （Mat_（2 2） << 1 -1 -1 1）;//二阶xy偏导矩阵=f（x+1y+1）-f（x+1y）-f（xy+1）+f（xy）

	Mat dxx dyy dxy;
	filter2D（img dxx CV_32FC1 m3）;
	filter2D（img dyy CV_32FC1 m4）;
	filter2D（img dxy CV_32FC1 m5）;

	//hessian矩阵
	double maxD = -1;
	int imgcol = img.cols;
	int imgrow = img.rows;
	vector Pt;
	for （int i = 0; i	{
		for （int j = 0; j		{
			if （img0.at（j i）>200）
			{
				Mat hessian（2 2 CV_32FC1）;
				hessian.at（0 0） = dxx.at（j i）;
				hessian.at（0 1） = dxy.at（j i）;
				hessian.at（1 0） = dxy.at（j i）;
				hessian.at（1 1） = dyy.at（j i）;

				Mat eValue;
				Mat eVectors;
				eigen（hessian eValue eVectors）;

				double nx ny;
				double fmaxD = 0;
				if （fabs（eValue.at（0 0）） >= fabs（eValue.at（1 0）））  //求特征值最大时对应的特征向量
				{
					nx = eVectors.at（0 0）;
					ny = eVectors.at（0 1）;
					fmaxD = eValue.at（0 0）;
				}
				else
				{
					nx = eVectors.at（1 0）;
					ny = eVectors.at（1 1）;
					fmaxD = eValue.at（1 0）;
				}

				double t = -（nx*dx.at（j i） + ny * dy.at（j i）） / （nx*nx*dxx.at（j i） + 2 * nx*ny*dxy.at（j i） + ny * ny*dyy.at（j i））;

				if （fabs（t*nx） <= 0.5 && fabs（t*ny） <= 0.5）
				{
					Pt.push_back（i）;
					Pt.push_back（j）;
				}
			}
		}
	}

	//在原图上显示提取结果 
	for （int k = 0; k	{
		Point rpt;
		rpt.x = Pt[2 * k + 0];
		rpt.y = Pt[2 * k + 1];
		circle（img00 rpt 0.5 Scalar（0 0 255））;
	}

	imshow（“result“ img00）;
	imwrite（“提取结果.bmp“ img00）;
	waitKey（0）;
	return 0;
}

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-05-15 19:32  steger\
     目录           0  2018-04-14 11:05  steger\.vs\
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     文件       24493  2018-04-18 14:44  steger\steger\1.png
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     文件     5242934  2018-04-26 15:08  steger\steger\444.bmp
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     文件         165  2018-04-14 11:05  steger\steger\steger.vcxproj.user
     文件     3932214  2018-05-15 19:33  steger\steger\subresult.bmp
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     目录           0  2018-05-15 19:33  steger\steger\x64\Debug\
     文件        1564  2018-05-15 19:33  steger\steger\x64\Debug\steger.log
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     文件         384  2018-05-15 19:33  steger\steger\x64\Debug\steger.tlog\link.write.1.tlog
............此处省略12个文件信息