基于hls格式的光条检测纯c++代码—

这个为最简单的单条光条的重心法检测。分别针对两种摆放形式的光条，分为行检测与列检侧。

针对硬件的图像像素点顺序读取的方式，行检测的代码更为合适。hls的代码后续放出。

1、以硬件思想的列检测c++代码

2、以硬件思想的行检测c++代码

3、hls代码

原图：

1、列检测

#include <tchar.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
//#include <vector>
#include <windows.h>
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <opencv2\core\core.hpp>
//#include <opencv2\nonfree\features2d.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
//#include <opencv2\gpu\gpu.hpp>
#include <fstream>
using namespace cv;
using namespace std;namespace cv
{using std::vector;
}int main()
{Mat srcimg;//srcimg = imread("C:\\Users\\健尔\\Desktop\\Project1\\image.jpg");srcimg = imread("C:\\Users\\健尔\\Desktop\\1.png");Mat grayimg;cvtColor(srcimg, grayimg, CV_BGR2GRAY);GaussianBlur(grayimg, grayimg, Size(0, 0), 6, 6);//遍历每一列//int vector1 [ 783 * 443];//int vector_num = 0;float x0 = 0;for (int i = 0; i < grayimg.cols; i++) {float sum_value = 0;float sum_valuecoor = 0;float current_value[443];float current_coordinat[443];int vector_num = 0;//   vector<float>current_value;//   vector<float>current_coordinat;for (int j = 0; j < grayimg.rows; j++) {//  cout << grayimg.rows;float current = grayimg.at<uchar>(j, i);//将符合阈值的点灰度值和坐标存入数组if (current > 30) {current_value[vector_num]= current;current_coordinat[vector_num]= j;vector_num++;}}//计算灰度重心for (int k = 0; k < vector_num; k++) {sum_valuecoor += current_value[k] * current_coordinat[k];sum_value += current_value[k];}/*for (int k = 0; k < current_value.size(); k++) {sum_valuecoor += current_value[k] * current_coordinat[k];sum_value += current_value[k];}*/float x = sum_valuecoor / sum_value;x0 = x;//circle(srcimg, Point(i, x), 1, Scalar(0, 0, 255), -1, 8);circle(srcimg, Point(i, x), 1, Scalar(0, 0, 255));//   cout << "i" << i << "y" << y << endl;/*current_value.clear();current_coordinat.clear();*/string src;src = "src" + i;/*if (i % 100 == 0)imshow(src, srcimg);*/}imshow("srcimg", srcimg);waitKey(0);
}

2、行检测

结果图：

代码：

#include <tchar.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
//#include <vector>
#include <windows.h>
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <opencv2\core\core.hpp>
//#include <opencv2\nonfree\features2d.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
//#include <opencv2\gpu\gpu.hpp>
#include <fstream>
using namespace cv;
using namespace std;namespace cv
{using std::vector;
}int main()
{Mat srcimg;//srcimg = imread("C:\\Users\\健尔\\Desktop\\Project1\\image.jpg");srcimg = imread("C:\\Users\\健尔\\Desktop\\3.png");Mat grayimg;cvtColor(srcimg, grayimg, CV_BGR2GRAY);GaussianBlur(grayimg, grayimg, Size(0, 0), 6, 6);//遍历每一列//int vector1 [ 783 * 443];//int vector_num = 0;float x0 = 0;for (int i = 0; i < grayimg.rows; i++) {float sum_value = 0;float sum_valuecoor = 0;float current_value[783];float current_coordinat[783];int vector_num = 0;//   vector<float>current_value;//   vector<float>current_coordinat;for (int j = 0; j < grayimg.cols; j++) {//  cout << grayimg.rows;float current = grayimg.at<uchar>(i, j);//将符合阈值的点灰度值和坐标存入数组if (current > 30) {current_value[vector_num] = current;current_coordinat[vector_num] = j;vector_num++;}}//计算灰度重心for (int k = 0; k < vector_num; k++) {sum_valuecoor += current_value[k] * current_coordinat[k];sum_value += current_value[k];}/*for (int k = 0; k < current_value.size(); k++) {sum_valuecoor += current_value[k] * current_coordinat[k];sum_value += current_value[k];}*/float x = sum_valuecoor / sum_value;x0 = x;//circle(srcimg, Point(i, x), 1, Scalar(0, 0, 255), -1, 8);circle(srcimg, Point(x,i), 1, Scalar(0, 0, 255));//   cout << "i" << i << "y" << y << endl;/*current_value.clear();current_coordinat.clear();*/string src;src = "src" + i;/*if (i % 100 == 0)imshow(src, srcimg);*/}imshow("srcimg", srcimg);waitKey(0);
}

hls代码：

https://github.com/wje36/hls_-

性能以及资源利用

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