OpenCV霍夫变换直线检测，Python-蒲公英云

OpenCV霍夫变换直线检测，Python

r囧r小猫 2023-02-11 08:55 143阅读 0赞

假设需要把图片

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()