利用cv2.HoughLines()函数实现霍夫变换检测直线,并把检测的直线绘制到图片内。
时间: 2023-08-14 18:07:33 浏览: 38
好的,我来给你展示一下如何利用cv2.HoughLines()函数实现霍夫变换检测直线,并把检测的直线绘制到图片内。
```python
import cv2
import numpy as np
# 读入图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
# 霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)
# 绘制直线
if lines is not None:
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, 255), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这段代码中,我们首先读入了一张图像,然后将其转换为灰度图像,并进行边缘检测。之后使用cv2.HoughLines()函数进行霍夫变换检测直线,并将检测到的直线绘制到原图像上。最后,我们显示出绘制好直线的图像。
需要注意的是,这段代码中的阈值200是根据实际情况调整的,不同的图像可能需要不同的阈值来得到更好的效果。