OpenCV 霍夫变换

最新推荐文章于 2025-06-23 22:30:26 发布

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本文介绍了OpenCV中的霍夫变换，包括霍夫直线变换的cv2.HoughLines()和cv2.HoughLinesP()函数，以及霍夫圆变换的cv2.HoughCircles()函数。详细阐述了各个函数的参数和使用示例。

文章目录

一、霍夫直线变换
1. cv2.HoughLines()
1. cv2.HoughLinesP()
二、霍夫圆环变化

霍夫变化是一种在图像中寻找直线、圆形以及其他简单形状的方法。霍夫变换采用类似于投票的方式来获取当前图像内的形状集合，该变换由 Paul Hough(霍夫)1962 年首次提出。最初霍夫变换只能用于检测直线，经过发展后，霍夫变换不仅能识别直线，还能识别其他简单的图形结构，常见的有圆、椭圆等。
一、霍夫直线变换

OpenCV 提供了函数 cv2.HoughLines()和函数 cv2.HoughLinesP()用来实现霍夫直线变换。

1. cv2.HoughLines()

OpenCV 提供了函数 cv2.HoughLines() 用来实现霍夫直线变换，该函数要求所操作的源图像是一个二值图像，所以在进行霍夫变换之前要先将源图像进行二值化，或者进行 Canny 边缘检测。

函数 cv2.HoughLines() 的语法格式为：

lines = cv2.HoughLines(image, rho, theta, threshold)

▪ image 是输入图像，即源图像，必须是8位的单通道二值图像。如果是其他类型的图像，再进行霍夫变换之前，需要将其修改为指定格式
▪ rho 为以像素为单位的距离r的进度。一般情况下，使用的进度是1
▪ theta 为角度θ的精度。一般情况下，使用的精度是π/180，表示要搜索所有可能的角度
▪ threshold 是阈值。阈值越小，就会得到较多的直线；阈值较大，就会得到较小的直线
▪ 返回值 lines 中的每一个元素都是一对浮点数，表示检测到的直线的参数，即（r,θ），是numpy.ndarray类型

函数cv2.Houg