pythonhough变换检测直线的实现方法_直线检测python,python检测直线 - CSDN文库

hough变换检测直线

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python hough变换检测直线的实现方法变换检测直线的实现方法

主要介绍了python hough变换检测直线的实现方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工

作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

1 原理原理

2 检测步骤检测步骤

将参数空间(ρ,θ) 量化成m*n(m为ρ的等份数，n为θ的等份数)个单元，并设置累加器矩阵，初始值为0；

对图像边界上的每一个点（x,y）带入ρ=xcosθ+ysinθ，求得每个θ对应的ρ值，并在ρ和θ所对应的单元，将累加器加1，即：

Q(i,j)=Q(i,j)+1；

检验参数空间中每个累加器的值，累加器最大的单元所对应的ρ和θ即为直角坐标系中直线方程的参数。

3 接口接口

image：二值图像，canny边缘检测输出。这里是result。

rho: 以像素为单位的距离精度，这里为1像素。如果想要检测的线段更多，可以设为0.1。

theta：以弧度为单位的角度精度，这里为numpy.pi/180。如果想要检测的线段更多，可以设为0.01 * numpy.pi/180。

threshod: 阈值参数，int类型，超过设定阈值才被检测出线段，这里为10。

minLineLength：线段以像素为单位的最小长度。

maxLineGap：同一方向上两条线段判定为一条线段的最大允许间隔。

4 代码及结果代码及结果

import os

import numpy as np

import cv2

from PIL import Image, ImageEnhance

import math

def img_processing(img):

# 灰度化

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)

# canny边缘检测

edges = cv2.Canny(binary, 50, 150, apertureSize=3)

return edges

def line_detect(img):

img = Image.open(img)

img = ImageEnhance.Contrast(img).enhance(3)

# img.show()

img = np.array(img)

result = img_processing(img)

# 霍夫线检测

lines = cv2.HoughLinesP(result, 1, 1 * np.pi/180, 10, minLineLength=10, maxLineGap=5)

# print(lines)

print("Line Num : ", len(lines))

# 画出检测的线段

for line in lines:

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评论5

生活教会我们

2023-07-24

文件介绍了Python中的Hough变换实现方法，这可以帮助人们更好地理解和应用该技术。

weixin_38577922

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