霍夫变换直线检测python代码 openmv

以下是使用OpenMV相机实现霍夫变换直线检测的Python代码：

import sensor, image, time

# 初始化相机
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 拍照
img = sensor.snapshot()

# 灰度化
gray = img.to_grayscale()

# 边缘检测
edges = gray.find_edges(threshold = (50, 150))

# 霍夫变换
lines = edges.find_lines(threshold = 200, theta_margin = 25, rho_margin = 25)

# 绘制直线
for line in lines:
    img.draw_line(line.line(), color = (255, 0, 0))

# 显示结果
img.show()

以上代码中，首先初始化OpenMV相机，然后拍摄一张图像。接着将图像转化为灰度图像，并进行边缘检测。使用`find_lines()`函数进行霍夫变换，得到直线参数。最后在原图像上绘制直线，并显示结果。需要注意的是，OpenMV相机的图像处理速度较慢，可能需要适当调整边缘检测和霍夫变换的参数。

相关问题

霍夫变换直线检测python代码

以下是使用OpenCV库实现霍夫变换直线检测的Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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

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

# 绘制直线
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)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，首先读取一张图片，将其转化为灰度图像，然后进行边缘检测。接着使用`cv2.HoughLines()`函数进行霍夫变换，得到直线参数。最后在原图像上绘制直线，并显示结果。

霍夫变换直线检测python代码 没有opencv

如果没有OpenCV库，可以使用numpy和PIL库来实现霍夫变换直线检测的Python代码：

import numpy as np
from PIL import Image

# 读取图像
img = Image.open('image.jpg')

# 将图像转化为灰度图像
gray = img.convert('L')

# 边缘检测
edges = np.array(gray.filter(ImageFilter.FIND_EDGES))

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

# 绘制直线
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))
    draw.line((x1, y1, x2, y2), fill=(255, 0, 0), width=2)

# 显示结果
img.show()

以上代码中，读取一张图片，并将其转化为灰度图像。使用`PIL.ImageFilter.FIND_EDGES`函数进行边缘检测。接着使用`cv2.HoughLines()`函数进行霍夫变换，得到直线参数。最后在原图像上绘制直线，并显示结果。需要注意的是，这种方法相对于使用OpenCV库，速度较慢。