用python 编写一段程序,读入图像 circuit.tif,使用霍夫变换提取图中的直线。首先使用Canny 算子提取合理的边缘;然后使用霍夫变换检测出 5 条最长的直线。
时间: 2023-06-05 15:06:37 浏览: 50
以下是解决问题的步骤:
```python
import cv2
# 读入图像
img = cv2.imread('circuit.tif', 0)
# 使用Canny算子提取边缘
edges = cv2.Canny(img, 50, 150)
# 使用霍夫变换检测出5条最长的直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, cv2.cv.CV_PI/180, 200)
# 打印直线数量
print('检测到 %d 条直线' % len(lines[0]))
# 绘制直线
for rho, theta in lines[0][:5]:
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('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
以上程序使用了OpenCV库提供的函数,首先读入图像并使用Canny算子提取边缘。然后使用霍夫变换检测出直线,并绘制出5条最长的直线。最后显示结果。
相关问题
用python在图像处理中使用霍夫变换检测直线时剔除相似直线并绘制图像和输出倾斜角度
好的,我知道了。针对你的问题,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)
# 剔除相似直线
for i in range(len(lines)):
for j in range(i+1,len(lines)):
if abs(lines[i][0][0]-lines[j][0][0]) < 20 and abs(lines[i][0][1]-lines[j][0][1]) < np.pi/18:
lines[i][0][0] = (lines[i][0][0]+lines[j][0][0])/2
lines[i][0][1] = (lines[i][0][1]+lines[j][0][1])/2
lines[j][0][0] = -1
lines[j][0][1] = -1
# 绘制直线
for i in range(len(lines)):
if lines[i][0][0] == -1:
continue
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))
cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)
# 输出倾斜角度
angles = []
for i in range(len(lines)):
if lines[i][0][0] == -1:
continue
theta = lines[i][0][1]
angles.append(theta*180/np.pi)
print('倾斜角度为:',np.mean(angles))
# 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,我们对每一对直线进行比较,并将距离和角度均相近的直线合并为一条。最后,根据直线参数,在原图上绘制直线,并输出倾斜角度。
需要注意的是,代码中的倾斜角度为所有直线的平均角度,如果需要输出其他指标,可以根据具体需求进行修改。
使用python编写霍夫变换检测多个直线
霍夫变换是一种常用的直线检测方法,可以检测图像中的直线。下面是使用Python编写的霍夫变换检测多个直线的示例代码:
``` python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
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, 100)
# 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)
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后使用Canny算法进行边缘检测,得到边缘图像。接着使用霍夫变换检测直线,设置阈值为100,表示检测到的直线必须至少包含100个像素点。最后,遍历检测到的直线,绘制在原图像上。可以使用cv2.line()函数绘制直线。