直线检测 python

### Python 中基于 OpenCV 的直线检测

在 Python 中，可以使用 `opencv-python` 库来执行图像处理任务中的直线检测。具体来说，霍夫变换（Hough Transform）是一种常用的技术用于识别图像中的几何形状，特别是对于直线检测非常有效。

#### 安装依赖库
为了能够运行下面的例子程序，需要安装必要的包：

pip install opencv-python-headless numpy matplotlib

#### 导入所需模块并加载测试图片
首先导入所需的 Python 模块，并准备一张灰度图作为输入数据源来进行边缘和线条的探测工作。

import cv2
import numpy as np
from scipy import misc

# 加载示例图像并转换为单通道灰度模式
img = misc.ascent().astype(np.uint8)

m, n = img.shape  # 获取图像尺寸信息
print(f'Image size: {n}x{m}')

#### 执行 Canny 边缘检测算法
通过调用 OpenCV 提供的 `Canny()` 函数对原始图像应用 Canny 边缘检测器，从而获得二值化的边界轮廓图谱。

edges = cv2.Canny(img, 50, 150, apertureSize=3)

#### 使用 Hough 变换进行直线提取
接着利用 `cv2.HoughLines()` 来寻找可能存在的直线条目。该函数接收经过预处理后的边沿映射以及参数设置，最终输出一系列由极坐标表示出来的候选线段列表。

lines = cv2.HoughLines(edges, rho=1.1, theta=np.pi / 180, threshold=200)[^4]

if lines is not None:
    for line in lines:
        r, theta = line[0]
        a = np.cos(theta)
        b = np.sin(theta)
        x0 = a * r
        y0 = b * r
        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),(255,0,0),2)  # 绘制找到的每条线到原图上
else:
    print('No lines detected.')

以上代码片段展示了如何结合使用 OpenCV 和 NumPy 实现基本的直线检测流程。值得注意的是，在实际应用场景下还需要考虑更多因素比如噪声抑制、特征增强等优化措施以提高准确性。