opencv中的直线拟合和直线添加【本大龄新程序员的第一篇技术博客】

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#opencv #计算机视觉 #直线拟合

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本文介绍如何利用OpenCV进行直线拟合及在图像上绘制拟合直线的方法。通过像素点差分筛选道路边缘点，并使用fitLine函数进行拟合，最后利用line函数在图像上画出直线。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

opencv中的直线拟合和直线添加

在用激光雷达数据做道路边沿检测的时候，通过像素点差分阈值大略判断出道边沿点之后，通过边沿点进行直线拟合。opencv有相关函数，先将代码写出来如下。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

img = cv2.imread('../depth_from_dat_update/89.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
list_point = []
for m in range(17, 51):
    for n in range(46, 89):
        differ = abs((img[m][n]-img[m][n+1]).astype('int8'))
        print(m, n, ": ", img[m][n], img[m][n+1], (img[m][n]-img[m][n+1]).astype('int8'))
        if differ > 5:
            list_point.append((n, m))   # 坐标和行列是反的，横坐标是列，纵坐标是行

print(list_point)
element_point = np.array(list_point)
# 直线拟合，line 是四元素列表，元素分别是与直线平行的单位向量的x坐标、y坐标分量、直线上固定点的x、y分量
line = cv2.fitLine(element_point, cv2.DIST_L2, 0, 0.01, 0.01)
vx = line[0]
vy = line[1]
x = line[2]
y = line[3]
lefty = int((-x*vy/vx) + y)
righty = int(((90-x)*vy/vx)+y)
# cv2.line(img, list_point[0], list_point[-1], 0, thickness=1)
cv2.line(img, (90-1, righty), (0, lefty), 0, thickness=1)
plt.imshow(img, 'gray')
cv2.imwrite("2.jpg", img)

for循环中是产生候选点的代码，专注于直线拟合部门的同学可以不用管。opencv中直线拟合函数是fitLine，必须传入的参数是需要做拟合的点，其他可选参数包括拟合的策略，比如采用cv2.DIST_L2时，就是最小二乘拟合。该函数返回的是一个四元素列表，后两个元素是得到的直线上的固定某点的x、y坐标，前两个元素是与直线平行的单位向量的x、y分量。

直线拟合好之后，可以使用opencv提供的line函数，在图片上画出该直线，因为两点确定一条直线，因此该函数必须传入的参数就是两个固定点，可选参数包括线宽、线型等。

在本例中，两个点是拟合好的直线与图片边沿的交点，高中直线与圆学得好的同学可以看出是怎样得到的。

得到的图片如下图所示。