OpenCV图像分割.docx
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OpenCV图像分割
实验概述
【实验目的及要求】
图像分割
【实验原理】
图像分割
【实验环境】
VisualC++6.0
Xvid
实验内容
【实验方案设计】
先根据要求查询资料通过上网查到需要的信息
然后整合做出计划性的步骤
【实验过程】
Contour：
Houghcircles：
Houghlines:
3.源程序
Contour：
#include"cv.h"
#include"highgui.h"
intmain（intargc,char**argv）
{
IplImage*src;
//第一条命令行参数确定了图像的文件名。
if（argc==2&&（src=cvLoadImage（argv[1],0））!
=0）
{
IplImage*dst=cvCreateImage（cvGetSize（src）,8,3）;
CvMemStorage*storage=cvCreateMemStorage（0）;
CvSeq*contour=0;
cvThreshold（src,src,1,255,CV_THRESH_BINARY）;
cvNamedWindow（"Source",1）;
cvShowImage（"Source",src）;
cvFindContours（src,storage,&contour,sizeof（CvContour）,CV_RETR_CCOMP,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE）;
cvZero（dst）;
for（;contour!
=0;contour=contour->h_next）
{
CvScalarcolor=CV_RGB（rand（）&255,rand（）&255,rand（）&255）;
/*用1替代CV_FILLED所指示的轮廓外形*/
//cvDrawContours（dst,contour,color,color,-1,CV_FILLED,8）;
cvDrawContours（dst,contour,color,color,-1,1,8）;
}
cvNamedWindow（"Components",1）;
cvShowImage（"Components",dst）;
cvWaitKey（0）;
}
}
Houghcircles：
#include
#include
#include
intmain（intargc,char**argv）
{
IplImage*img;
if（argc==2&&（img=cvLoadImage（argv[1],1））!
=0）
{
IplImage*gray=cvCreateImage（cvGetSize（img）,8,1）;
CvMemStorage*storage=cvCreateMemStorage（0）;
cvCvtColor（img,gray,CV_BGR2GRAY）;
cvSmooth（gray,gray,CV_GAUSSIAN,9,9）;//smoothit,otherwisealotoffalsecirclesmaybedetected
CvSeq*circles=cvHoughCircles（gray,storage,CV_HOUGH_GRADIENT,2,gray->height/4,200,100）;
inti;
for（i=0;itotal;i++）
{
float*p=（float*）cvGetSeqElem（circles,i）;
cvCircle（img,cvPoint（cvRound（p[0]）,cvRound（p[1]））,3,CV_RGB（0,255,0）,-1,8,0）;
cvCircle（img,cvPoint（cvRound（p[0]）,cvRound（p[1]））,cvRound（p[2]）,CV_RGB（255,0,0）,3,8,0）;
}
cvNamedWindow（"circles",1）;
cvShowImage（"circles",img）;
cvWaitKey（0）;
}
return0;
}
Houghlines:
/*这是一个命令行程序，以图像作为文件输入变量
编译时选择“#if1”或“#if0”，可以使用标准和概率HOUGH变换两种方法*/
#include
#include
#include
intmain（intargc,char**argv）
{
IplImage*src;
if（argc==2&&（src=cvLoadImage（argv[1],0））!
=0）
{
IplImage*dst=cvCreateImage（cvGetSize（src）,8,1）;
IplImage*color_dst=cvCreateImage（cvGetSize（src）,8,3）;
CvMemStorage*storage=cvCreateMemStorage（0）;
CvSeq*lines=0;
inti;
cvCanny（src,dst,50,200,3）;
cvCvtColor（dst,color_dst,CV_GRAY2BGR）;
#if1
lines=cvHoughLines2（dst,storage,CV_HOUGH_STANDARD,1,CV_PI/180,150,0,0）;
for（i=0;itotal;i++）
{
float*line=（float*）cvGetSeqElem（lines,i）;
floatrho=line[0];
floattheta=line[1];
CvPointpt1,pt2;
doublea=cos（theta）,b=sin（theta）;
if（fabs（a）<0.001）
{
pt1.x=pt2.x=cvRound（rho）;
pt1.y=0;
pt2.y=color_dst->height;
}
elseif（fabs（b）<0.001）
{
pt1.y=pt2.y=cvRound（rho）;
pt1.x=0;
pt2.x=color_dst->width;
}
else
{
pt1.x=0;
pt1.y=cvRound（rho/b）;
pt2.x=cvRound（rho/a）;
pt2.y=0;
}
cvLine（color_dst,pt1,pt2,CV_RGB（255,0,0）,1,8）;
}
#else
lines=cvHoughLines2（dst,storage,CV_HOUGH_PROBABILISTIC,1,CV_PI/180,280,30,10）;
for（i=0;itotal;i++）
{
CvPoint*line=（CvPoint*）cvGetSeqElem（lines,i）;
cvLine（color_dst,line[0],line[1],CV_RGB（255,0,0）,1,8,0）;
}
#endif
cvNamedWindow（"Source",1）;
cvShowImage（"Source",src）;
cvNamedWindow（"Hough",1）;
cvShowImage（"Hough",color_dst）;
cvWaitKey（0）;
}
}
【结果】
1．编写程序
Contour：
Houghcircles：
Houghlines:
2．图片
Contour：
Houghcircles：
Houghlines：
小结
图像分割
图像分割是图像处理这门学科中的基础难题,，图像分割是图像处理领域和计算机视觉中的基本而关键的问题。
其目的就是将人们感兴趣的目标从图像背景中提取出来，为后续的分类、跟踪、识别、处理等提供基础。
由于图像分割的重要性，对图像研究就显得格外重要。
指导教师评语及成绩
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