python opencv檢測直線 cv2.HoughLinesP的實現
更新時間：2021年06月18日 15:17:49 作者：-牧野-
cv2.HoughLines()函數是在二值圖像中查找直線，本文結合示例詳細的介紹了cv2.HoughLinesP的用法，感興趣的可以了解一下
cv2.HoughLines()函數是在二值圖像中查找直線，cv2.HoughLinesP()函數可以查找直線段。
cv2.HoughLinesP()函數原型：
HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength=None, maxLineGap=None)
- image： 必須是二值圖像，推薦使用canny邊緣檢測的結果圖像；
- rho: 線段以像素為單位的距離精度，double類型的，推薦用1.0
- theta： 線段以弧度為單位的角度精度，推薦用numpy.pi/180
- threshod: 累加平面的閾值參數，int類型，超過設定閾值才被檢測出線段，值越大，基本上意味著檢出的線段越長，檢出的線段個數越少。根據情況推薦先用100試試
- lines：這個參數的意義未知，發(fā)現不同的lines對結果沒影響，但是不要忽略了它的存在
- minLineLength：線段以像素為單位的最小長度，根據應用場景設置
- maxLineGap：同一方向上兩條線段判定為一條線段的最大允許間隔（斷裂），超過了設定值，則把兩條線段當成一條線段，值越大，允許線段上的斷裂越大，越有可能檢出潛在的直線段
HoughLinesP()調用例子：
# 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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