python opencv检测直线 cv2.HoughLinesP的实现
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2022-06-25 23:30:55
cv2.houghlines()函数是在二值图像中查找直线,cv2.houghlinesp()函数可以查找直线段。cv2.houghlinesp()函数原型:houghlinesp(image, rh...
cv2.houghlines()函数是在二值图像中查找直线,cv2.houghlinesp()函数可以查找直线段。
cv2.houghlinesp()函数原型:
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
houghlinesp()调用例子:
# coding=utf-8 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('02.jpg') gray = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray) gaus = cv2.gaussianblur(gray,(3,3),0) edges = cv2.canny(gaus, 50, 150, aperturesize=3) minlinelength = 100 maxlinegap = 10 lines = cv2.houghlinesp(edges, 1, np.pi / 180, 100, minlinelength, maxlinegap) for x1, y1, x2, y2 in lines[0]: cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("houghline",img) cv2.waitkey() cv2.destroyallwindows()
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