opencv霍夫直线检测

#include <opencv2/opencv.hpp>  
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  

//-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------  
//      描述：包含程序所使用的命名空间  
//-----------------------------------------------------------------------------------------------   
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  
//-----------------------------------------------------------------------------------------------  
int main()
{
    //【1】载入原始图和Mat变量定义     
    Mat srcImage = imread("7.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, CV_GRAY2BGR);//转化边缘检测后的图为灰度图  

                                              //【3】进行霍夫线变换  
    vector<Vec2f> lines;//定义一个矢量结构lines用于存放得到的线段矢量集合  
    HoughLines(midImage, lines, 1, CV_PI / 180, 150, 0, 0);

    //【4】依次在图中绘制出每条线段  
    for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
    {
        float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];
        Point pt1, pt2;
        double a = cos(theta), b = sin(theta);
        double x0 = a*rho, y0 = b*rho;
        pt1.x = cvRound(x0 + 1000 * (-b));
        pt1.y = cvRound(y0 + 1000 * (a));
        pt2.x = cvRound(x0 - 1000 * (-b));
        pt2.y = cvRound(y0 - 1000 * (a));
        line(dstImage, pt1, pt2, Scalar(55, 100, 195), 1, CV_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;
}