简介:
1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等)。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。
2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得到直线的斜率k与常熟b,圆就会得到圆心与半径等等)
3.霍夫线变换是一种用来寻找直线的方法。用霍夫线变换之前, 首先需要对图像进行边缘检测的处理,也即霍夫线变换的直接输入只能是边缘二值图像。
4.霍夫直线检测的具体原理参见:
http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/hough_lines/hough_lines.html
代码如下:
#直线检测 #使用霍夫直线变换做直线检测,前提条件:边缘检测已经完成 import cv2 as cv import numpy as np #标准霍夫线变换 def line_detection(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) #apertureSize参数默认其实就是3 cv.imshow("edges", edges) lines = cv.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 80) for line in lines: rho, theta = line[0] #line[0]存储的是点到直线的极径和极角,其中极角是弧度表示的。 a = np.cos(theta) #theta是弧度 b = np.sin(theta) x0 = a * rho #代表x = r * cos(theta) y0 = b * rho #代表y = r * sin(theta) x1 = int(x0 + 1000 * (-b)) #计算直线起点横坐标 y1 = int(y0 + 1000 * a) #计算起始起点纵坐标 x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) #计算直线终点横坐标 y2 = int(y0 - 1000 * a) #计算直线终点纵坐标 注:这里的数值1000给出了画出的线段长度范围大小,数值越小,画出的线段越短,数值越大,画出的线段越长 cv.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) #点的坐标必须是元组,不能是列表。 cv.imshow("image-lines", image) #统计概率霍夫线变换 def line_detect_possible_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # apertureSize参数默认其实就是3 lines = cv.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 60, minLineLength=60, maxLineGap=5) for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] cv.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) cv.imshow("line_detect_possible_demo",image) src = cv.imread('E:/imageload/louti.jpg') print(src.shape) cv.namedWindow('input_image', cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow('input_image', src) line_detection(src) src = cv.imread('E:/imageload/louti.jpg') #调用上一个函数后,会把传入的src数组改变,所以调用下一个函数时,要重新读取图片 line_detect_possible_demo(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
运行结果:
注意:
1.opencv的HoughLines函数是标准霍夫线变换函数,该函数的功能是通过一组参数对的集合来表示检测到的直线,其函数原型为:HoughLines(image, rho, theta, threshold[, lines[, srn[, stn[, min_theta[, max_theta]]]]]) -> lines
image参数表示边缘检测的输出图像,该图像为单通道8位二进制图像。
rho参数表示参数极径以像素值为单位的分辨率,这里一般使用1像素。
theta参数表示参数极角以弧度为单位的分辨率,这里使用1度。
threshold参数表示检测一条直线所需最少的曲线交点。
srn参数、stn参数默认都为0。如果srn = 0且stn = 0,则使用经典的Hough变换。
min_theta参数表示对于标准和多尺度Hough变换,检查线条的最小角度。
max_theta参数表示对于标准和多尺度Hough变换,检查线条的最大角度。
2.opencv的HoughLinesP函数是统计概率霍夫线变换函数,该函数能输出检测到的直线的端点,其函数原型为:HoughLinesP(image, rho, theta, threshold[, lines[, minLineLength[, maxLineGap]]]) -> lines
image参数表示边缘检测的输出图像,该图像为单通道8位二进制图像。
rho参数表示参数极径以像素值为单位的分辨率,这里一般使用 1 像素。
theta参数表示参数极角以弧度为单位的分辨率,这里使用 1度。
threshold参数表示检测一条直线所需最少的曲线交点。
lines参数表示储存着检测到的直线的参数对 的容器,也就是线段两个端点的坐标。
minLineLength参数表示能组成一条直线的最少点的数量,点数量不足的直线将被抛弃。
maxLineGap参数表示能被认为在一条直线上的亮点的最大距离。
以上就是Python+OpenCV图像处理——实现直线检测的详细内容,更多关于python 直线检测的资料请关注其它相关文章!
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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