生成一串可以检测图片中直线且运用到hough变化的代码
时间: 2023-06-03 11:06:55 浏览: 59
以下是可以检测图片中直线并应用到Hough变换的Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
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)
# Hough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)
# 显示图片
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码通过Canny边缘检测和Hough变换来检测图片中的直线,并使用cv2.line方法绘制出检测到的直线。但需要注意的是,对于不同的图片,需要调整Canny函数的参数和HoughLines函数的阈值来得到不同的效果。