python opencv 直线检测

Python OpenCV 直线检测是一种基于Python编程语言和OpenCV计算机视觉库的技术，用于检测图像中的直线。它可以通过使用霍夫变换算法来检测直线，该算法可以将直线表示为参数空间中的点，并通过查找交点来确定直线。此技术可以应用于许多领域，例如机器人导航、自动驾驶汽车、医学图像处理等。

相关问题

python opencv 直线

OpenCV直线是指在Python OpenCV中使用霍夫变换检测图像中的直线。通过Canny边缘检测获取图像中的边缘信息，然后使用霍夫变换寻找图像中的直线。在此基础上，可以绘制梯形感兴趣区域获得车前范围，得到并绘制车道线。可以使用cv2.HoughLines()函数实现标准霍夫线变换，该函数的参数包括图像、距离分辨率rho、角度分辨率theta、阈值threshold等。

python opencv直线拟合

在 OpenCV 中，可以使用 Hough 变换来进行直线拟合。

以下是一个简单的例子：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
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)

# 进行 Hough 变换
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)

# 绘制检测到的直线
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a, b = np.cos(theta), np.sin(theta)
    x0, y0 = a*rho, b*rho
    x1, y1 = int(x0 + 1000*(-b)), int(y0 + 1000*a)
    x2, y2 = int(x0 - 1000*(-b)), int(y0 - 1000*a)
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个例子中，我们首先读取一张图片，然后将其转换为灰度图像，并进行边缘检测。接着，我们使用 Hough 变换来检测直线，并将检测到的直线绘制在原图上。最后，我们显示结果。

需要注意的是，Hough 变换需要设置一些参数，例如距离分辨率、角度分辨率、阈值等。这些参数的设置会影响到最终的结果。