OpenCV霍夫变换直线检测，Python

r囧r小猫 2023-02-11 08:55 14阅读 0赞

假设需要把图片

![20190511223909598.png][]

中的直线检测出来并用红线标记：

import cv2
    import numpy as np
    
    if __name__ == "__main__":
        original_img = cv2.imread("p.jpg")
        gray = cv2.cvtColor(original_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        blur_img = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
        edges = cv2.Canny(blur_img, 50, 150, apertureSize=3)
    
        rho = 1  # 线段以像素为单位的精度，double类型，1.0为1个像素
        theta = np.pi / 180  # 通过步长为1的半径和步长为π/180的角度，搜索所有可能的直线。
        threshold = 10  # 累加平面的阈值，int，超过设定阈值才被判定检测出线段，值越大，检出的线段个数越少。
        minLineLength = 20  # 能组成一条直线的最少点的数量. 点数量不足的直线将被抛弃.如果小于该值，则不被认为是一条直线.
        maxLineGap = 10  # 能被认为在一条直线上的亮点的最大距离.同一方向上两条线段断定为一条线段的最大容许间隔（断裂）.直线间隙最大值，如果两条直线间隙大于该值，则被认为是两条线段，否则是一条。
    
        lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho, theta, threshold,
                                minLineLength, maxLineGap)
        print(type(lines))
    
        for l in lines.tolist():
            x1, y1, x2, y2 = l[0]
            cv2.line(original_img, (x1, y1), (x2, y2),
                     color=(0, 0, 255), thickness=1)
    
        cv2.imshow('Canny', edges)
        cv2.imshow('Result', original_img)
    
        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()

结果：

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[20190511223909598.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20190511223909598.png
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