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python opencv检测直线 cv2.HoughLinesP的实现

程序员文章站 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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