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OpenCV實現(xiàn)直線檢測

更新時間：2022年08月01日 11:47:07 作者：Robin?Long?2018

這篇文章主要為大家詳細介紹了OpenCV實現(xiàn)直線檢測，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實例為大家分享了OpenCV實現(xiàn)直線檢測的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

1 介紹

本文主要介紹OpenCV自帶的直線檢測函數(shù)HoughLines()的用法，這個函數(shù)的第一個參數(shù)是一個二值化圖像，所以在進行霍夫變換之前要首先進行二值化，或者進行Canny 邊緣檢測。第二和第三個值分別代表β 和 θ 的精確度。第四個參數(shù)是閾值，只有累加其中的值高于閾值時才被認為是一條直線，也可以把它看成能檢測到的直線的最短長度（以像素點為單位）。返回值就是（β; θ）。β 的單位是像素，θ的單位是弧度。

2 代碼

#直線檢測
#使用霍夫直線變換做直線檢測，前提條件：邊緣檢測已經(jīng)完成
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
?
#標準霍夫線變換
def line_detection(image):
? ? gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY)
? ? edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) ?#apertureSize參數(shù)默認其實就是3
? ? cv.imshow("edges", edges)
? ? lines = cv.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 80)
? ? for line in lines:
? ? ? ? rho, theta = line[0] ?#line[0]存儲的是點到直線的極徑和極角，其中極角是弧度表示的。
? ? ? ? a = np.cos(theta) ? #theta是弧度
? ? ? ? b = np.sin(theta)
? ? ? ? x0 = a * rho ? ?#代表x = r * cos（theta）
? ? ? ? y0 = b * rho ? ?#代表y = r * sin（theta）
? ? ? ? x1 = int(x0 + 1000 * (-b)) #計算直線起點橫坐標
? ? ? ? y1 = int(y0 + 1000 * a) ? ?#計算起始起點縱坐標
? ? ? ? x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) #計算直線終點橫坐標
? ? ? ? y2 = int(y0 - 1000 * a) ? ?#計算直線終點縱坐標 ? ?注：這里的數(shù)值1000給出了畫出的線段長度范圍大小，數(shù)值越小，畫出的線段越短，數(shù)值越大，畫出的線段越長
? ? ? ? cv.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) ? ?#點的坐標必須是元組，不能是列表。
? ? cv.imshow("image-lines", image)
?
#統(tǒng)計概率霍夫線變換
def line_detect_possible_demo(image):
? ? gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY)
? ? edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) ?# apertureSize參數(shù)默認其實就是3
? ? lines = cv.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 60, minLineLength=60, maxLineGap=5)
? ? for line in lines:
? ? ? ? x1, y1, x2, y2 = line[0]
? ? ? ? cv.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
? ? cv.imshow("line_detect_possible_demo",image)
?
src = cv.imread(r'..\edge.jpg')
print(src.shape)
cv.namedWindow('input_image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow('input_image', src)
line_detection(src)
src = cv.imread(r'..\edge.jpg') #調(diào)用上一個函數(shù)后，會把傳入的src數(shù)組改變，所以調(diào)用下一個函數(shù)時，要重新讀取圖片
line_detect_possible_demo(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()