OpenCV半小時(shí)掌握基本操作之直線檢測(cè)

更新時(shí)間：2021年09月01日 11:06:49 作者：我是小白呀

這篇文章主要介紹了OpenCV基本操作之直線檢測(cè)，本文給大家介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下

概述

OpenCV 是一個(gè)跨平臺(tái)的計(jì)算機(jī)視覺庫(kù), 支持多語(yǔ)言, 功能強(qiáng)大. 今天小白就帶大家一起攜手走進(jìn) OpenCV 的世界. (第 13 課)

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霍夫直線變換

霍夫變換 (Hough Line Transform) 是圖像處理中的一種特征提取技術(shù). 通過平面空間到極值坐標(biāo)空間的轉(zhuǎn)換, 可以幫助我們實(shí)現(xiàn)直線檢測(cè). 如圖:

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原理詳解

當(dāng)我們把直線 y = kx + b 畫在指標(biāo)坐標(biāo)系上, 如下圖. 我們?cè)購(gòu)脑c(diǎn)引線段到直線上的任一點(diǎn).

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我們可以得到這條線段與 x 軸的夾角為 θ, 距離是 r. 對(duì)于直線上的任一點(diǎn) (x0, y0), 我們可以得到公式:

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代碼實(shí)戰(zhàn)

HoughLines

格式:

cv2.HoughLines(image, rho, theta, threshold, lines=None, srn=None, stn=None, min_theta=None, max_theta=None)

參數(shù):

image: 輸入圖像
rho: 線性搜索半徑步長(zhǎng), 以像素為單位
theta: 線性搜索步長(zhǎng), 以弧度為單位
threshold: 累計(jì)閾值

例子:

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

# 讀取圖片
image = cv2.imread("sudoku.jpg")
image_copy = image.copy()

# 轉(zhuǎn)換成灰度圖
image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 邊緣檢測(cè), Sobel算子大小為3
edges = cv2.Canny(image_gray, 170, 220, apertureSize=3)

# 霍夫曼直線檢測(cè)
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 250)

# 遍歷
for line in lines:
    # 獲取rho和theta
    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(image_copy, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), thickness=5)

# 圖片展示
f, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 12))

# 子圖
ax[0, 0].imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax[0, 1].imshow(image_gray, "gray")
ax[1, 0].imshow(edges, "gray")
ax[1, 1].imshow(cv2.cvtColor(image_copy, cv2.COLOR_BGR2RGB))

# 標(biāo)題
ax[0, 0].set_title("original")
ax[0, 1].set_title("image gray")
ax[1, 0].set_title("image edge")
ax[1, 1].set_title("image line")

plt.show()

輸出結(jié)果:

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HoughLinesP

此函數(shù)在 HoughLines 的基礎(chǔ)上末尾加了一個(gè)代表概率 (Probabilistic) 的 P, 表明它可以采用累計(jì)概率霍夫變換, 來(lái)找出二值圖像中的直線.

格式:

HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength=None, maxLineGap=None)

參數(shù):

image: 輸入圖像
rho: 線性搜索半徑步長(zhǎng), 以像素為單位
theta: 線性搜索步長(zhǎng), 以弧度為單位
threshold: 累計(jì)閾值
minLineLength: 最短直線長(zhǎng)度
maxLineGap: 最大孔隙距離

例子:

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

# 讀取圖片
image = cv2.imread("sudoku.jpg")
image_copy = image.copy()

# 轉(zhuǎn)換成灰度圖
image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 邊緣檢測(cè), Sobel算子大小為3
edges = cv2.Canny(image_gray, 170, 220, apertureSize=3)

# 霍夫曼直線檢測(cè)
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10)

# 遍歷
for line in lines:

    # 獲取坐標(biāo)
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(image_copy, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), thickness=5)


# 圖片展示
f, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 12))

# 子圖
ax[0, 0].imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax[0, 1].imshow(image_gray, "gray")
ax[1, 0].imshow(edges, "gray")
ax[1, 1].imshow(cv2.cvtColor(image_copy, cv2.COLOR_BGR2RGB))

# 標(biāo)題
ax[0, 0].set_title("original")
ax[0, 1].set_title("image gray")
ax[1, 0].set_title("image edge")
ax[1, 1].set_title("image line")

plt.show()

輸出結(jié)果:

在這里插入圖片描述