# 霍夫变换 lines = cv2.HoughLinesP(Scharr, 1, np.pi / 180, 100, minLineLength=300, maxLineGap=20) 如何将筛选出的直线变为0 即黑色
时间: 2024-03-21 13:38:57 浏览: 19
要将筛选出的直线变成黑色,可以使用cv2.line()函数在原图上将直线覆盖为黑色。具体操作如下:
1. 首先将原图读入,保存为变量img。
2. 对img进行处理,得到筛选出的直线lines。
3. 遍历筛选出的直线,使用cv2.line()函数在img上将直线覆盖为黑色。
代码示例:
```
import cv2
import numpy as np
# 读入原图
img = cv2.imread('image.jpg')
# 对img进行处理,得到筛选出的直线lines
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
Scharr = cv2.Scharr(gray, cv2.CV_8U, 1, 0)
lines = cv2.HoughLinesP(Scharr, 1, np.pi / 180, 100, minLineLength=300, maxLineGap=20)
# 遍历筛选出的直线,使用cv2.line()函数在img上将直线覆盖为黑色
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 0), thickness=2)
# 显示处理后的图像
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
运行以上代码,即可得到将筛选出的直线变为黑色后的图像。
相关问题
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10)每个参数的意义
这段代码使用了OpenCV的霍夫变换算法(Hough Transform)来检测图像中的直线。下面是每个参数的解释:
1. edges:经过边缘检测后的二值化图像(包含白色和黑色两种像素)。
2. 1:表示距离分辨率(即Hough空间中的距离单位)的倒数,即1像素。
3. np.pi / 180:表示角度分辨率(即Hough空间中的角度单位)的倒数,即1度。
4. 100:表示在Hough空间中检测到的交点的最小数量,即至少有100条直线交在同一点才被认为是直线。
5. minLineLength=100:表示检测到的直线的最小长度,小于该长度的直线会被忽略。
6. maxLineGap=10:表示同一直线上两点之间的最大距离,超过该距离的点会被认为是不同的直线段。
返回值是一个包含直线起点和终点坐标的列表。
lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=20, minLineLength=30, maxLineGap=10)
这段代码是用于对经过Canny边缘检测处理后的图像进行霍夫直线变换,其中edges表示输入的边缘图像,rho和theta分别表示极坐标中的rho和theta的精度,threshold表示检测直线的最小投票数,minLineLength表示直线最小长度,maxLineGap表示直线最大间隔。函数返回的是检测到的所有直线的端点坐标。具体来说,霍夫直线变换是一种用于检测图像中的直线的算法,其主要思想是将图像中的每个点表示为极坐标中的一条直线,然后在霍夫空间中计算直线的交点,从而得到图像中的直线。在这段代码中,通过设置不同的参数,可以得到不同的直线检测结果。例如,增加threshold可以得到更强的直线,减小maxLineGap可以得到更连续的直线。
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