python opencv寻找多条线段端点

要在 OpenCV 中寻找多条线段的端点，首先需要先通过 HoughLinesP 函数检测出线段。该函数会返回每条线段的起点和终点坐标。然后我们可以将所有线段的起点和终点保存到一个数组中。

接下来，我们可以遍历这个数组，并将每个点与其他点进行比较，找出相邻的点。如果两个点之间的距离小于某个阈值，则它们是相邻的点。我们可以将相邻的点存储到一个列表中。

最后，我们可以根据相邻的点的数量来判断哪些点是端点。如果一个点有很少的相邻点，则它很可能是一个端点。

以下是一个示例代码，用于寻找多条线段的端点：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('lines.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 50, 150)

# 检测线段
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=10)

# 保存线段的端点
points = []

for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    points.append((x1, y1))
    points.append((x2, y2))

# 找出相邻的点
adjacent_points = []

for i, point1 in enumerate(points):
    for j, point2 in enumerate(points):
        if i != j:
            distance = np.sqrt((point1[0]-point2[0])**2 + (point1[1]-point2[1])**2)
            if distance < 10:
                adjacent_points.append((i, j))

# 统计相邻点的数量
counts = np.zeros(len(points))

for pair in adjacent_points:
    counts[pair[0]] += 1
    counts[pair[1]] += 1

# 找出端点
endpoints = []

for i, count in enumerate(counts):
    if count < 2:
        endpoints.append(points[i])

# 显示结果
for point in endpoints:
    cv2.circle(img, point, 5, (0, 255, 0), -1)

cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，我们首先使用 Canny 边缘检测算法对图像进行边缘检测。然后使用 HoughLinesP 函数检测线段。

接下来，我们将每个线段的起点和终点保存到一个数组中，并找出相邻的点。

最后，我们统计每个点的相邻点数量，并找出端点。在这个示例中，我们将距离阈值设置为 10。如果两个点之间的距离小于 10 像素，则它们是相邻的点。