【opencv学习】【Hough直线检测】

最新推荐文章于 2025-09-04 09:33:47 发布

原创

最新推荐文章于 2025-09-04 09:33:47 发布 · 2.4k 阅读

7 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#opencv #计算机视觉 #学习

该博客介绍了如何使用OpenCV进行图像处理，包括将图像转换为灰度和二值图像，应用Canny边缘检测，以及利用霍夫变换（HoughLines和HoughLinesP）检测图像中的直线。文章展示了两种方法的差异，HoughLines可能产生贯穿整个图像的直线，而HoughLinesP则能检测出更精确的线段。

请添加图片描述

import cv2
import numpy as np


# 展示图像，封装成函数
def cv_show_image(name, img):
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)  # 等待时间，单位是毫秒，0代表任意键终止
    cv2.destroyAllWindows()


# 总流程
# 1.获取灰度图像，转成二值图像
# 2.canny边缘检测，获取图像边缘信息。减少计算量
# 3.获取霍夫直线信息，可以使用HoughLines 或者 HoughLinesP函数
# 4.算出直线位置，根据不同的使用函数，获取相应的值，画出每条直线

# 第一步：读取图像
img = cv2.imread("images/build.jpeg")
height = img.shape[0]  # 高度
width = img.shape[1]  # 宽度

# 第二步：转成灰度图和二值图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, gray = cv2.threshold(gray,