python直线水平_基于直线勘测水平图像矫正——python

要基于直线勘测进行水平图像矫正，可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库，比如 OpenCV、Numpy 等。

2. 读入需要矫正的图像，转换为灰度图像。

3. 使用 Canny 边缘检测算法，得到图像的边缘。

4. 使用 Hough 直线变换算法，检测图像中的直线。

5. 根据检测到的直线，计算出需要旋转的角度。

6. 构造旋转矩阵，将图像进行矫正。

下面是基于上述步骤实现的 Python 代码片段：

import cv2
import numpy as np

# 读入图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('input.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 直线检测
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)

# 计算旋转角度
angle = 0
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    if abs(theta - np.pi/2) < 0.1:
        angle = theta * 180/np.pi

# 构造旋转矩阵
rows, cols = img.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), angle, 1)

# 矫正图像
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

# 显示结果
cv2.imshow('input', img)
cv2.imshow('output', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码读入了一个名为 `input.jpg` 的图像，使用 Canny 边缘检测和 Hough 直线变换检测图像中的直线，计算出旋转角度后，使用 `cv2.getRotationMatrix2D` 构造旋转矩阵，最后使用 `cv2.warpAffine` 进行图像矫正，并将结果显示出来。