对“判断内六角规格项目”一些改进与完善

总结写在开头：

1、边缘检测不但是只有canny，还有其他的（当然最后发现还是canny比较优秀）

2、滤波有很多种，不但是blur均值滤波

以上以后具体案例都要尝试一下，寻找最佳算法函数

3、奇葩的事，我最后放弃边缘检测，直接使用的houghcirles，检测出来的效果更好，这算是个经验吧，以后可以尝试这种办法，不一定是固守原来的规则。

4、houghcircles的累加器参数也挺重要的，数值越大判断越粗糙，

5、放弃了相机标定remap。

6、一开始检测出来的圆没有完全拟合边界，想通过检测椭圆来试试。但是转念一想，我的相机和拍摄的物品是水平的，“”“椭圆率”几乎为零，它拍出来的肯定是个比较理想的圆。

7、最重要的一点是，我更换了打光方式，选择了背光！

最后M6的螺栓头，标准尺寸是10mm，检测结果为10.0002。

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;//修复图像畸变void main()
{Mat src_image,dst_image;src_image = imread("1.jpg", 0);src_image = src_image(Rect(720, 470, 200, 200));//为标准1元硬币图像半径值与实际半径值的比值double trueDistance;//均值滤波blur(src_image, src_image, Size(3, 3));//开运算  Mat ele = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(8, 8));morphologyEx(src_image, src_image, MORPH_OPEN, ele);namedWindow("开运算", WINDOW_NORMAL);imshow("开运算", src_image);//圆型检测vector<Vec3f>circles;HoughCircles(src_image, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 2, 600, 100, 100, 0,300);printf("圆的个数为%d", circles.size());//画圆形unsigned int a = 0;for (a; a< circles.size(); a++){Point center(cvRound(circles[a][0]), cvRound(circles[a][1]));int radius = cvRound(circles[a][2]);circle(src_image, center, 3, Scalar(0, 255, 0), -1, 8, 0);circle(src_image, center, radius, Scalar(255, 134, 0), 3, 8, 0);printf("\n圆的半径大小为 %d", radius);//比例换算trueDistance = radius * 0.07143*2;//判断是什么规格螺栓switch (cvRound(trueDistance)){case 6:printf("\n螺栓规格为M3");break;case 7:printf("\n螺栓规格为M4");break;case 9:printf("\n螺栓规格为M5");break;case 10:printf("\n螺栓规格为M6");break;case 13:printf("\n螺栓规格为M8");break;case 16:printf("\n螺栓规格为M10");break;}//输出半径大小printf("\n圆的实际半径大小为 %lf", trueDistance);}namedWindow("画圆形", WINDOW_NORMAL);imshow("画圆形", src_image);waitKey(0);
}

下面我会开始学习算法了，即去深入学习houghcircles.cpp文件了，对自己的C++编程能力进行一次提升！

最后的话：两个项目下来，结合机器视觉的数据，我对光源选择、图像预处理、特征检测有了基础的了解与实践。对于机器视觉也有了更深的了解。下面我会开始投递简历，通过面试加深这个行业的需求，以及了解自身有什么不足，继续学习。

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