opencv实现卡尺找线

OpenCV 中提供了 Hough Transform（霍夫变换）用于直线检测，可以实现卡尺找线。具体步骤如下：

1. 对图像进行预处理，如灰度化、高斯滤波等；
2. 进行边缘检测，使用 Canny 算法提取图像边缘；
3. 对提取的边缘进行霍夫变换，获取所有的直线参数；
4. 对直线参数进行适当的筛选，保留需要的一些直线，如长度满足条件的直线；
5. 最后对筛选出的直线进行绘制或其他处理。

通过以上步骤，即可实现卡尺找线。

相关问题

Opencv实现halcon卡尺

Halcon和OpenCV都是用于计算机视觉的优秀工具库，其中Halcon提供了强大的卡尺工具，而OpenCV也提供了一些相关功能。如果需要在OpenCV中实现类似Halcon的卡尺功能，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入OpenCV库文件

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像并进行预处理

img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 高斯平滑
img = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)

# 二值化
thresh = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
                                cv2.THRESH_BINARY, 15, 2)

3. 定义卡尺函数

def caliper(contour, i, lw):
    p1 = contour[i]
    p2 = contour[(i + lw) % len(contour)]
    p3 = contour[(i - lw) % len(contour)]

    v1 = np.array([p1[0] - p2[0], p1[1] - p2[1]])
    v2 = np.array([p1[0] - p3[0], p1[1] - p3[1]])

    angle = np.arccos(np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2)))

    return angle

4. 查找轮廓并进行卡尺测量

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 卡尺测量
for c in contours:
    for i in range(len(c)):
        angle = caliper(c[:, 0, :], i, 10)
        if angle < np.pi / 4:
            cv2.drawContours(img, [c], 0, (0, 255, 0), 2)

以上就是在OpenCV中实现Halcon卡尺的简单步骤。需要注意的是，该方法只能检测直线或接近直线的轮廓，无法检测曲线或弧线等非直线轮廓。

opencv halcon 卡尺

引用然而，在OpenCV中，使用卡尺法测量边缘距离需要通过以下步骤来实现：
1. 获取直线的像素。
2. 对曲线进行高斯滤波平滑。
3. 计算跳变幅度值。
4. 计算距离值。
5. 显示和保存图片。

以上是使用OpenCV实现卡尺法测量边缘距离的步骤。使用该方法可以实现边缘距离的测量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python opencv卡尺测量边缘距离](https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/122118816)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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