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python opencv實(shí)現(xiàn)直線檢測(cè)并測(cè)出傾斜角度(附源碼+注釋)

 更新時(shí)間:2020年12月31日 11:41:36   作者:一只新手猿  
這篇文章主要介紹了python opencv實(shí)現(xiàn)直線檢測(cè)并測(cè)出傾斜角度(附源碼+注釋),文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

由于學(xué)習(xí)需要,我想要檢測(cè)出圖片中的直線,并且得到這些直線的角度。于是我在網(wǎng)上搜了好多直線檢測(cè)的代碼,但是沒(méi)有搜到附有計(jì)算直線傾斜角度的代碼,所以我花了一點(diǎn)時(shí)間,自己寫(xiě)了一份直線檢測(cè)并測(cè)出傾斜角度的代碼,希望能夠幫助到大家!

注:這份代碼只能夠檢測(cè)簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)圖片的直線,復(fù)雜結(jié)構(gòu)的圖片還需要設(shè)置合理的參數(shù)

下面展示 源碼。

import cv2
import numpy as np

def line_detect(image):
  # 將圖片轉(zhuǎn)換為HSV
  hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
  # 設(shè)置閾值
  lowera = np.array([0, 0, 221])
  uppera = np.array([180, 30, 255])
  mask1 = cv2.inRange(hsv, lowera, uppera)
  kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)

  # 對(duì)得到的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)操作(閉運(yùn)算和開(kāi)運(yùn)算)
  mask = cv2.morphologyEx(mask1, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) #閉運(yùn)算:表示先進(jìn)行膨脹操作,再進(jìn)行腐蝕操作
  mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)  #開(kāi)運(yùn)算:表示的是先進(jìn)行腐蝕,再進(jìn)行膨脹操作

  # 繪制輪廓
  edges = cv2.Canny(mask, 50, 150, apertureSize=3)
  # 顯示圖片
  cv2.imshow("edges", edges)
  # 檢測(cè)白線  這里是設(shè)置檢測(cè)直線的條件,可以去讀一讀HoughLinesP()函數(shù),然后根據(jù)自己的要求設(shè)置檢測(cè)條件
  lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 40,minLineLength=10,maxLineGap=10)
  print "lines=",lines
  print "========================================================"
  i=1
  # 對(duì)通過(guò)霍夫變換得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行遍歷
  for line in lines:
    # newlines1 = lines[:, 0, :]
    print "line["+str(i-1)+"]=",line
    x1,y1,x2,y2 = line[0]  #兩點(diǎn)確定一條直線,這里就是通過(guò)遍歷得到的兩個(gè)點(diǎn)的數(shù)據(jù) (x1,y1)(x2,y2)
    cv2.line(image,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)   #在原圖上畫(huà)線
    # 轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù),計(jì)算斜率
    x1 = float(x1)
    x2 = float(x2)
    y1 = float(y1)
    y2 = float(y2)
    print "x1=%s,x2=%s,y1=%s,y2=%s" % (x1, x2, y1, y2)
    if x2 - x1 == 0:
      print "直線是豎直的"
      result=90
    elif y2 - y1 == 0 :
      print "直線是水平的"
      result=0
    else:
      # 計(jì)算斜率
      k = -(y2 - y1) / (x2 - x1)
      # 求反正切,再將得到的弧度轉(zhuǎn)換為度
      result = np.arctan(k) * 57.29577
      print "直線傾斜角度為:" + str(result) + "度"
    i = i+1
  #   顯示最后的成果圖
  cv2.imshow("line_detect",image)
  return result

if __name__ == '__main__':
  # 讀入圖片
  src = cv2.imread("lines/line6.jpg")
  # 設(shè)置窗口大小
  cv2.namedWindow("input image", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
  # 顯示原始圖片
  cv2.imshow("input image", src)
  # 調(diào)用函數(shù)
  line_detect(src)
  cv2.waitKey(0)

測(cè)試圖片:

在這里插入圖片描述

效果圖:

在這里插入圖片描述

圖像處理比較粗糙,由于時(shí)間問(wèn)題,也就沒(méi)有深入研究了。

到此這篇關(guān)于python opencv實(shí)現(xiàn)直線檢測(cè)并測(cè)出傾斜角度(附源碼+注釋)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)opencv 直線檢測(cè)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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