用python处理一段视频，边缘方向直方图：使用canny算子边缘检测器计算边缘，然后统计边缘方向直方图。

在Python中，使用OpenCV库进行边缘方向直方图的计算通常涉及以下几个步骤：

1. **加载视频**:

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

2. **读取每一帧**:

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

3. **灰度化和边缘检测**:

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, threshold1, threshold2)  # 设置Canny算子阈值

4. **计算边缘方向直方图**:

    angles = np.zeros((np.pi, 2), dtype=np.int)
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=20)  # 阈值和线长设置

    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        dx = x2 - x1
        dy = y2 - y1
        ang = np.arctan2(dy, dx) * 180 / np.pi
        angles[(ang >= 0) & (ang < 180), 0] += 1
        angles[(ang >= 180) & (ang < 360), 1] += 1

    histogram, _ = np.histogram(angles, bins=np.arange(-90, 270, 180))

5. **绘制和显示直方图**:

    plt.plot(np.arange(-90, 270, 180), histogram)
    plt.title('Edge Direction Histogram')
    plt.xlabel('Angle (degrees)')
    plt.ylabel('Number of Edges')
    plt.grid(True)
    plt.show()

6. **释放资源**:

cap.release()

在这个过程中，`threshold1` 和 `threshold2` 是Canny算子的关键参数，它们控制边缘检测的敏感度。`HoughLinesP` 函数则用来找到直线，进而计算出每个方向的边缘数。