cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)值为none是怎么回事
时间: 2024-03-28 07:40:41 浏览: 8
`cv2.HoughLines` 函数返回的是一个包含直线参数的 Numpy 数组,如果没有检测到任何直线,则返回的是空值 `None`,这可能是由于图像中没有明显的直线或者阈值设置过高导致的。建议你可以尝试调整阈值或者使用其他的直线检测算法来检测图像中的直线。此外,你也可以使用 `cv2.HoughLinesP` 函数来检测直线,它会返回直线的起点和终点坐标,可能更适合你的应用场景。
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利用cv2.HoughLines()函数实现霍夫变换检测直线
好的,我来简单介绍一下利用cv2.HoughLines()函数实现霍夫变换检测直线的步骤:
1. 首先,将图像转换为灰度图像,并进行边缘检测,例如使用cv2.Canny()函数。
2. 然后,使用cv2.HoughLines()函数进行霍夫变换检测直线。该函数需要输入边缘检测后的图像、霍夫变换的方法(一般使用STANDARD方法)、直线的距离和角度的分辨率(一般为1和np.pi/180)、直线的阈值等参数。
3. 最后,根据cv2.HoughLines()函数返回的直线参数(rho和theta),在原图像上绘制检测到的直线。
以下是一段简单的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读入图像并转为灰度图像
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
# 霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)
# 绘制直线
if lines is not None:
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('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
注意,该代码中的阈值200是根据实际情况调整的,不同图像可能需要不同的阈值。
import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('../maze3.png') # 灰度化、边缘检测 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # 霍夫变换检测直线 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 70) # 绘制直线 if lines is not None and len(lines) > 0:# 处理检测到的直线 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, 0), 2) else: print('未检测到直线') # 显示结果 cv2.imshow('result', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()以上代码如何实现先将图像二值化只有黑色和白色,最后只将黑色部分检测出来的直线绘制出来
你可以通过阈值分割将图像二值化,然后将黑色部分提取出来进行直线检测和绘制。修改后的代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('../maze3.png')
# 灰度化、阈值分割、边缘检测
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
edges = cv2.Canny(thresh, 50, 150, apertureSize=3)
# 霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 70)
# 绘制直线
if lines is not None and len(lines) > 0:
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))
# 判断直线是否在黑色区域内
if thresh[y1, x1] == 0 and thresh[y2, x2] == 0:
cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 0), 2)
else:
print('未检测到直线')
# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`cv2.threshold` 函数用于将图像进行阈值分割,将灰度值大于阈值的像素点设置为白色,其余像素点设置为黑色。在这里,阈值设置为 127,这意味着灰度值大于 127 的部分会被设置为白色,小于等于 127 的部分会被设置为黑色。然后,使用 `cv2.Canny` 函数进行边缘检测,得到的边缘图像中只有黑色和白色两种像素值。在绘制直线时,只有在黑色部分的直线才会被绘制出来。