cv2.houghlinesp怎么用

cv2.houghlinesp()函数用于在二进制图像中检测直线。

函数原型：

`cv2.HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength=None, maxLineGap=None)`

参数说明：

- `image`：输入的二值化图像（8位单通道图像）。
- `rho`：距离精度，一般取1。
- `theta`：角度精度，一般取 np.pi/180。
- `threshold`：检测直线的阈值，即在霍夫空间中某点所对应的像素值大于该阈值，则认为该点对应的直线存在。
- `lines`：输出的直线向量，每个向量由4个元素构成，分别表示直线上的两个端点的坐标（x1,y1,x2,y2）。
- `minLineLength`：线段最小长度，小于该长度的线段会被忽略。
- `maxLineGap`：线段最大间隔，如果两条线段之间的间隔小于该值，则认为它们是同一条直线。

示例代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10)
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，首先使用cv2.Canny()函数得到二值化边缘图，然后使用cv2.HoughLinesP()函数检测直线，最后在原图上将检测到的直线画出来。需要注意的是，cv2.HoughLinesP()函数输出的直线向量中存储的是直线的端点坐标，需要使用cv2.line()函数将其画出来。