今天終於將霍夫檢測的原始碼用C++寫出來了，八天時間遇到最多的問題還是資料結構不熟悉，有些問題不知道怎麼問，不知道從何下手

寫出來的檢測直線基本符合要求，問題是如果在現實中檢測鐵軌的話，附近會有石子，測試中發現如果石子的數目少，則檢測效果較好，如果石子多，那麼石子構成的點將影響檢測

現在想到的一種方法就是設定感興趣區域，將石子的影響減少

原始碼如下：

1、Iplimage設定感興趣區域

int main( int argc, char** argv )
{
 IplImage *img = cvLoadImage("123.jpg", 1);/*-1:原，0：灰，1：讀彩圖*/
 cvSetImageROI(img, cvRect(10
 
, 15, 150, 250));//設定感興趣區域

 IplImage *img2 = cvCreateImage(cvGetSize(img),img->depth,img->nChannels);//建立一個新的用來顯示區域性

cvCopy(img, img2, NULL);

 //重置，如果不重置，則img只會顯示感興趣的矩形一部分

cvResetImageROI(img);

cvNamedWindow("img");
cvNamedWindow("img2");
cvShowImage("img",img);
cvShowImage("img2",img2);
cvWaitKey(0);
cvDestroyAllWindows();
cvReleaseImage(
 
&img);
cvReleaseImage(&img2);
}

2、Mat設定感興趣區域

int main( )
{
    //匯入影象
    Mat img = imread("123.jpg", 1);
    Mat img2(img.rows,img.cols,CV_8UC3);

    //設定感興趣區域,拷貝
img(Rect(10, 15, 150, 250)).copyTo(img2);

//顯示
imshow("img",img);
imshow("img2",img2);
waitKey(0);
}