PYTHON下基于opencv识别图像中的直线的算法

1. Canny边缘检测：使用Canny算法在图像中找到边缘点。

2. 霍夫变换：使用霍夫变换将边缘点转换为直线。

3. 直线筛选：对于霍夫变换得到的直线，根据其斜率和截距进行筛选，只保留符合条件的直线。

4. 直线绘制：将筛选后的直线绘制到原始图像中。

代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('img.png')

# 灰度化
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)

# 直线筛选
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))
    if abs((y2-y1)/(x2-x1)) > 0.5 and abs((y2-y1)/(x2-x1)) < 2:
        cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.Canny()`函数用于进行边缘检测，`cv2.HoughLines()`函数用于进行霍夫变换，直线筛选的条件为斜率在0.5到2之间。