Thomas角标检测代码

以下是一个简单的Thomas角标检测代码的实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('thomas.jpg')

# 转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150, apertureSize=3)

# 霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 150)

# 绘制检测到的直线
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()

这段代码实现了以下功能：

1. 读取一张名为`thomas.jpg`的图片。
2. 将图片转为灰度图像。
3. 对灰度图像进行高斯滤波。
4. 对滤波后的图像进行Canny边缘检测。
5. 对边缘图像进行霍夫变换检测直线。
6. 绘制检测到的直线。
7. 显示绘制后的图像。

这段代码可以检测出`thomas.jpg`图片中的Thomas角标。