【OpenCV学习笔记】【编程实例】六 （霍夫圆检测续）

      前面的有一节中介绍了霍夫圆检测的实例，实际的项目中不可能单纯只含有霍夫圆检测的内容，所以需要将霍夫圆检测的程序融合到工程中来，霍夫圆的约束条件也更加严格，以找到我们所需要的圆，剔除所有不需要的圆。本文主要是将之前的霍夫圆检测的程序融合到MFC编写的工程代码中，首先要考虑的问题是霍夫圆检测放到哪里比较合适。最后决定放到MFC自动生成的cpp文件（OcrRecDlg.cpp）中，之前本打算声明部分放到对应的头文件(OcrRecDlg.h),但是头文件中没有包含OpenCV的头文件，所以就只好放到cpp文件中。主要代码如下：

/********************************
//     霍夫圆检测定义变量
CvMemStorage* storage_point =NULL;
//********************************

//霍夫圆检测函数
void  HoughCircle(IplImage* img,int y0,int y1,int y2,int height)
//void  HoughCircle(IplImage* img)
{
CvSeq * circles=NULL;
CvMemStorage* storage_point= cvCreateMemStorage(0);
//最好先cvSmooth一下，再调用cvHoughCircles
cvSmooth(img,img,CV_GAUSSIAN,3,3);
circles=cvHoughCircles(img,storage_point,CV_HOUGH_GRADIENT,
2,   //最小分辨率，应当>=1
img->height/4,   //该参数是让算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离
100,   //用于Canny的边缘阀值上限，下限被置为上限的一半
40,    //累加器 的阀值
2,  //最小圆半径
27  //最大圆半径
);
int k;
for (k=0;k<circles->total;k++)
{
float *p=(float*)cvGetSeqElem(circles,k);
if(cvRound(p[2])>9&&cvRound(p[2])<14 &&(((cvRound(p[1])>(y0-height/4))&&(cvRound(p[1])<(y0+height/8)))||(((cvRound(p[1])>(y1-height/4))&&(cvRound(p[1])<(y1+height/8)))||(((cvRound(p[1])>(y2-height/4))&&(cvRound(p[1])<(y2+height/8)))))))
//并且【(cvRound(p[1])>（y0-height/4))&&(cvRound(p[1])<（y0+height/8))】,【(cvRound(p[1])>（y1-height/4))&&(cvRound(p[1])<（y1+height/8))】
//【(cvRound(p[1])>（y2-height/4))&&(cvRound(p[1])<（y2+height/8))】三个中至少要满足一个
{
cvCircle(img,cvPoint(cvRound(p[0]),cvRound(p[1])),cvRound(p[2]),CV_RGB(0,255,0),3,CV_AA,0);
//cout<<"圆心坐标"<<"("<<cvRound(p[0])<<","<<cvRound(p[1])<<")"<<endl;   //输出圆心的X,Y坐标
// cout<<"圆心半径"<<cvRound(p[2])<<endl;     //输出圆的半径
}
}
cvNamedWindow( wndname, 1 );
cvShowImage(wndname,img);
cvClearMemStorage(storage_point);
}

函数调用：

void COcrRecDlg::OnBnClickedButtonRec()
{
int i, c;
IplImage *image_clone=NULL;
Mat imageresize;
Mat img=imread("C:\\Users\\Desktop\\GetCircle\\GetCircle\\1.bmp",0);
IplImage *Image;
Image=&(IplImage(img));
image_clone=cvCloneImage(Image);

resize(img,imageresize,Size(200,240),0,0,CV_INTER_LINEAR);
OCR ocr("OCRxin.xml");

Plate plate;
Rect rect_crop = Rect(0, 0,imageresize.cols,imageresize.rows);
plate= Plate(imageresize,rect_crop);
CharSegment plateNumber=ocr.run(&plate);

CString CSstr=_T("");
CSstr.Format(_T("%s"),plateNumber.Char_str.c_str());
ResultBox->SetWindowText(CSstr);

int y0=(plateNumber.y0_pos)*4.44;
int y1=(plateNumber.y1_pos)*4.44;
int y2=(plateNumber.y2_pos)*4.44;
int height=(plateNumber.Char_height)*4.44;

HoughCircle(Image,y0,y1,y2,height);

CvvImage m_CvvImage;
img_result= &(IplImage(plate.plateImg));
m_CvvImage.CopyOf(img_result,1);
if(true)
{
m_CvvImage.DrawToHDC(hDC_result,&rect_result);
}
}

      通过对原来的霍夫圆检测函数增加参数，增加圆心位置的筛选条件，进一步剔除了不符合条件的点，运行结果图下：