cv2.HoughLines()函数是在二值图像中查找直线,cv2.HoughLinesP()函数可以查找直线段。
cv2.HoughLinesP()函数原型:
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HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines = None , minLineLength = None , maxLineGap = None ) |
- image: 必须是二值图像,推荐使用canny边缘检测的结果图像;
- rho: 线段以像素为单位的距离精度,double类型的,推荐用1.0
- theta: 线段以弧度为单位的角度精度,推荐用numpy.pi/180
- threshod: 累加平面的阈值参数,int类型,超过设定阈值才被检测出线段,值越大,基本上意味着检出的线段越长,检出的线段个数越少。根据情况推荐先用100试试
- lines:这个参数的意义未知,发现不同的lines对结果没影响,但是不要忽略了它的存在
- minLineLength:线段以像素为单位的最小长度,根据应用场景设置
- maxLineGap:同一方向上两条线段判定为一条线段的最大允许间隔(断裂),超过了设定值,则把两条线段当成一条线段,值越大,允许线段上的断裂越大,越有可能检出潜在的直线段
HoughLinesP()调用例子:
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# coding=utf-8 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread( '02.jpg' ) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gaus = cv2.GaussianBlur(gray,( 3 , 3 ), 0 ) edges = cv2.Canny(gaus, 50 , 150 , apertureSize = 3 ) minLineLength = 100 maxLineGap = 10 lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1 , np.pi / 180 , 100 , minLineLength, maxLineGap) for x1, y1, x2, y2 in lines[ 0 ]: cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), ( 0 , 255 , 0 ), 2 ) cv2.imshow( "houghline" ,img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() |
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