opencv-Python直线检测

当使用OpenCV-Python进行直线检测时，通常会使用Hough直线变换算法。Hough直线变换算法可以检测出图像中所有的直线，不过有时候需要筛选出需要的直线。

以下是使用OpenCV-Python进行直线检测的基本步骤：

1. 读取图像，将其转换为灰度图像。

import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 对图像进行边缘检测，例如使用Canny算子。

edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)

3. 进行Hough直线变换，检测出所有直线。

lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,200)

4. 可以根据需要筛选出需要的直线，并将其绘制在原图像上。

for line in lines:
    rho,theta = line[0]
    if theta > np.pi/180*30 and theta < np.pi/180*150:
        a = np.cos(theta)
        b = np.sin(theta)
        x0 = a*rho
        y0 = b*rho
        x1 = int(x0 + 1000*(-b))
        y1 = int(y0 + 1000*(a))
        x2 = int(x0 - 1000*(-b))
        y2 = int(y0 - 1000*(a))
        cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)

在以上代码中，`lines`是通过Hough直线变换得到的所有直线。对于每一条直线，可以通过其极坐标表示方式中的角度`theta`来判断其是否为需要的直线。例如，可以筛选出与水平方向夹角在30度到150度之间的直线。

对于需要绘制的直线，可以通过其极坐标表示方式计算出其两个端点的坐标，然后使用`cv2.line()`函数在原图像上绘制出来。

以上是使用OpenCV-Python进行直线检测的基本步骤。