【opencv自学笔记】13：霍夫直线检测

最新推荐文章于 2024-07-04 17:21:28 发布

lnplnp_

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分类专栏：笔记文章标签： opencv python

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本文记录了使用OpenCV进行图像处理的过程，包括将图像转换为灰度图，执行边缘检测，然后通过霍夫线变换检测图像中的直线。通过对这些步骤的详细解析，揭示了在Python中实现霍夫变换检测直线的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

转换灰度图——边缘检测——霍夫线变换

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
霍夫直线检测
转换灰度图，边缘检测，霍夫线变换
@author: LNP
"""
import cv2 as cv
import numpy as np


#标准霍夫线变换  贯穿非直线
def line_detect_demo(image):
    copying=image.copy()
    gray=cv.cvtColor(copying,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    edge=cv.Canny(gray,50,150)
    lines=cv.HoughLines(edge,1,np.pi/180,200)#1:像素半径 np.pi/180:角度分辨率 200:阈值 
    for line in lines:
        rho,theta=line[0]
        a=np.cos(theta)
        b=np.sin(theta)
        x0=a*rho
        y0=b*rho
        #opencv 源代码要求这样计算
        x1=int(x0+1000*(-b))
        y1=int(y0+1000*(a))
        x2=int(x0-1000*(-b))
        y2=int(y0-1000*(a))
        cv.line(copying, (x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)
    cv.imshow('line_detect',copying)

#统计霍夫变换   分段的直线
def linep_detect_demo(image):
    copying=image.copy()
    gray=cv.cvtColor(copying,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    edge=cv.Canny(gray,50,150)
    lines=cv.HoughLinesP(edge,1,np.pi/180,100,minLineLength=50,maxLineGap=10) 
    for line in lines:
        x1,y1,x2,y2=line[0]
        cv.line(copying, (x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)
    cv.imshow('line_detect_demo',copying)
    
src=cv.imread("D:/Study/opencv/code/line.jpg")
cv.imshow('src',src)
linep_detect_demo(src)
line_detect_demo(src)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()