标准的霍夫直线检测python
时间: 2023-07-04 13:21:35 浏览: 58
霍夫直线检测是一种常用的图像处理技术,可以检测出图像中的直线。下面是Python中实现霍夫直线检测的基本步骤:
1. 导入必要的库和读取图片
``` python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
2. 边缘检测
``` python
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
```
3. 进行霍夫直线检测
``` python
lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,200)
```
这里 `cv2.HoughLines` 函数的参数解释如下:
- `edges`:边缘检测后的图像
- `1`:距离精度,即直线到图像原点(0,0)的距离精度
- `np.pi/180`:角度精度,即直线角度的精度
- `200`:阈值,检测到的线段长度必须大于该阈值才会被输出
4. 将检测到的直线可视化
``` python
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)
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个过程中,我们从霍夫直线检测函数返回的点集中提取出了线的参数 `rho` 和 `theta`,然后使用这些参数计算出线的两个端点 `(x1,y1)` 和 `(x2,y2)`,最后将这条直线可视化。