OpenCV中的直线检测
HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength=None, maxLineGap=None)
image: 必须是二值图像,推荐使用canny边缘检测的结果图像;
rho: 线段以像素为单位的距离精度,double类型的,推荐用1.0
theta: 线段以弧度为单位的角度精度,推荐用numpy.pi/180
threshod: 累加平面的阈值参数,int类型,超过设定阈值才被检测出线段,值越大,基本上意味着检出的线段越长,检出的线段个数越少。根据情况推荐先用100试试
lines:这个参数的意义未知,发现不同的lines对结果没影响,但是不要忽略了它的存在
minLineLength:线段以像素为单位的最小长度,根据应用场景设置
maxLineGap:同一方向上两条线段判定为一条线段的最大允许间隔(断裂),超过了设定值,则把两条线段当成一条线段,值越大,允许线段上的断裂越大,越有可能检出潜在的直线段
代码实现:
import cv2
import numpy as np
#直线检测
img = cv2.imread('cat.jpg')

本文介绍了如何利用OpenCV的HoughLinesP函数在二值图像中检测直线。通过调整参数如距离精度rho、角度精度theta、阈值threshold、最小线段长度minLineLength和最大线段间隙maxLineGap,可以优化直线检测效果。示例代码展示了从图像中读取、边缘检测、直线检测到最终在原图上画出直线的过程。
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