用python在图像处理中实现多直线拟合时剔除相似直线

时间: 2023-12-28 21:04:08 浏览: 80
好的,根据你的要求,我给出以下的Python代码供你参考: ```python import cv2 import numpy as np # 读取图片 img = cv2.imread('test.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3) # 霍夫变换检测直线 lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,200) # 将直线参数转换为二维坐标 points = [] for i in range(len(lines)): rho = lines[i][0][0] theta = lines[i][0][1] 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)) points.append([(x1,y1),(x2,y2)]) # 剔除相似直线 for i in range(len(points)): for j in range(i+1,len(points)): k1 = (points[i][1][1]-points[i][0][1])/(points[i][1][0]-points[i][0][0]) k2 = (points[j][1][1]-points[j][0][1])/(points[j][1][0]-points[j][0][0]) if abs(k1-k2) < 0.2: points[i][0][0] = (points[i][0][0]+points[j][0][0])/2 points[i][0][1] = (points[i][0][1]+points[j][0][1])/2 points[i][1][0] = (points[i][1][0]+points[j][1][0])/2 points[i][1][1] = (points[i][1][1]+points[j][1][1])/2 points[j][0][0] = -1 points[j][0][1] = -1 points[j][1][0] = -1 points[j][1][1] = -1 # 拟合直线 lines = [] for i in range(len(points)): if points[i][0][0] == -1: continue [vx,vy,x,y] = cv2.fitLine(np.array(points[i]),cv2.DIST_L2,0,0.01,0.01) k = vy/vx b = y-k*x x1 = int((-b)/k) x2 = int((gray.shape[0]-b)/k) lines.append([(x1,0),(x2,gray.shape[0])]) # 绘制直线 for i in range(len(lines)): x1 = lines[i][0][0] y1 = lines[i][0][1] x2 = lines[i][1][0] y2 = lines[i][1][1] cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2) # 显示图片 cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 代码中,首先读取了一张名为`test.jpg`的图片,然后将其转换为灰度图像,并进行边缘检测。接着,利用霍夫变换检测直线,得到一组直线参数。为了剔除相似的直线,我们将每条直线的两个端点转换为二维坐标,并对每一对直线进行比较。如果两条直线的斜率相差不超过 0.2,则将其合并为一条直线。最后,利用拟合直线的方法,对剩余的直线进行拟合,并在原图上绘制直线。 需要注意的是,代码中的相似直线剔除方法仅适用于直线斜率相近的情况。如果需要处理其他情况,可以根据具体需求进行修改。
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