# 绘制直线 if lines is not None and len(lines) > 0: for line in lines: rho, theta = line[0] 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))什么意思每排
时间: 2024-02-14 18:18:47 浏览: 23
这段代码是对霍夫变换检测到的直线进行绘制。具体来说,对于每条直线,首先通过霍夫变换得到其极坐标形式的参数 rho 和 theta。然后,通过极坐标形式的参数计算直线的两个端点坐标 (x1, y1) 和 (x2, y2),其中 x1 和 y1 分别为线段起点的横坐标和纵坐标,x2 和 y2 分别为线段终点的横坐标和纵坐标。
具体来说,这段代码中的 a 和 b 是直线方程中的系数,x0 和 y0 是直线在图像上的交点坐标,而 x1, y1 和 x2, y2 则是通过直线方程计算得到的直线两个端点的坐标。这里的 1000 是一个缩放因子,用于延长直线的长度,以确保它可以完全覆盖图片。
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# 筛选出符合条件的直线 yellow_lane_lines = [] if lines is not None: for line in lines: rho, theta = line[0] if theta < np.pi/4 or theta > 3*np.pi/4: yellow_lane_lines.append(line) 给出以上注释
# 筛选出符合条件的直线
yellow_lane_lines = []
# 判断直线是否存在
if lines is not None:
for line in lines:
rho, theta = line[0] # 提取直线的极坐标表示中的距离和角度信息
# 判断直线的角度是否在指定范围内
if theta < np.pi/4 or theta > 3*np.pi/4:
yellow_lane_lines.append(line) # 将符合条件的直线添加到列表中
这段代码的作用是从通过霍夫变换检测到的直线中筛选出符合条件的直线。在这里,我们通过判断直线的角度是否在指定范围内来进行筛选。具体而言,我们将角度小于 π/4 或大于 3π/4 的直线视为符合条件的直线,并将其添加到 `yellow_lane_lines` 列表中。这样,我们就可以得到黄色赛道的四条霍夫直线的区域。
import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('../maze3.png') # 灰度化、边缘检测 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # 霍夫变换检测直线 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 70) # 绘制直线 if lines is not None and len(lines) > 0:# 处理检测到的直线 for line in lines: rho, theta = line[0] 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, 0), 2) else: print('未检测到直线') # 显示结果 cv2.imshow('result', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()以上代码如何实现先将图像二值化只有黑色和白色,最后只将黑色部分检测出来的直线绘制出来
你可以通过阈值分割将图像二值化,然后将黑色部分提取出来进行直线检测和绘制。修改后的代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('../maze3.png')
# 灰度化、阈值分割、边缘检测
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
edges = cv2.Canny(thresh, 50, 150, apertureSize=3)
# 霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 70)
# 绘制直线
if lines is not None and len(lines) > 0:
for line in lines:
rho, theta = line[0]
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))
# 判断直线是否在黑色区域内
if thresh[y1, x1] == 0 and thresh[y2, x2] == 0:
cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 0), 2)
else:
print('未检测到直线')
# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`cv2.threshold` 函数用于将图像进行阈值分割,将灰度值大于阈值的像素点设置为白色,其余像素点设置为黑色。在这里,阈值设置为 127,这意味着灰度值大于 127 的部分会被设置为白色,小于等于 127 的部分会被设置为黑色。然后,使用 `cv2.Canny` 函数进行边缘检测,得到的边缘图像中只有黑色和白色两种像素值。在绘制直线时,只有在黑色部分的直线才会被绘制出来。