python hough变换检测直线的实现方法

1 原理

 2 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

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

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:
    for x1, y1, x2, y2 in line:
      cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 1)
    pass
  img = Image.fromarray(img, 'RGB')
  img.show()

if __name__ == "__main__":
  line_detect("1.jpg")
  pass

原图如下：

检测结果：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python+opencv实现霍夫变换检测直线

    python+opencv实现霍夫变换检测直线

    本文实例为大家分享了python+opencv实现霍夫变换检测直线的具体代码,供大家参考,具体内容如下 python+opencv实现高斯平滑滤波 python+opencv实现阈值分割 功能: 创建一个滑动条来控制检测直线的长度阈值,即大于该阈值的检测出来,小于该阈值的忽略 注意:这里用的函数是HoughLinesP而不是HoughLines,因为HoughLinesP直接给出了直线的断点,在画出线段的时候可以偷懒 代码: # -*- coding: utf-8 -*- import cv2

  • python hough变换检测直线的实现方法

    1 原理  2 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 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

  • Python下opencv使用hough变换检测直线与圆

    Python下opencv使用hough变换检测直线与圆

    在数字图像中,往往存在着一些特殊形状的几何图形,像检测马路边一条直线,检测人眼的圆形等等,有时我们需要把这些特定图形检测出来,hough变换就是这样一种检测的工具. 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). 关于hough变换,核心以及难点就是关于就是有原始空间到参数空间的变换上.以直线检测为例,假设有一条直线L,

  • python opencv人脸检测提取及保存方法

    注意这里提取到的人脸图片的保存地址要改成自己要保存的地址 opencv人脸的检测模型的路径也要更改为自己安装的opencv的人脸检测模型的路径 import cv2 save_path = 'F:\\face_photo_save\\chenym\\' cascade = cv2.CascadeClassifier("D:\\opencv249\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt_tree.xml&q

  • Python+OpenCV图像处理——实现直线检测

    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

  • python使用WMI检测windows系统信息、硬盘信息、网卡信息的方法

    本文实例讲述了python使用WMI检测windows系统信息.硬盘信息.网卡信息的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import wmi import sys,time,platform def get_system_info(os): """ 获取操作系统版本. """ print print "Operating system

  • Python检测QQ在线状态的方法

    本文实例讲述了Python检测QQ在线状态的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: import time,datetime import urllib2 def chk_qq(qqnum): chkurl = 'http://wpa.paipai.com/pa?p=1:'+`qqnum`+':17' a = urllib2.urlopen(chkurl) length=a.headers.get("content-length") a.close() print dateti

  • Python实现在matplotlib中两个坐标轴之间画一条直线光标的方法

    Python实现在matplotlib中两个坐标轴之间画一条直线光标的方法

    本文实例讲述了Python实现在matplotlib中两个坐标轴之间画一条直线光标的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 看看下面的例子和效果吧 # -*- coding: utf-8 -*- from matplotlib.widgets import MultiCursor from pylab import figure, show, np t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01) s1 = np.sin(2*np.pi*t) s2 = np.sin(4*np.pi*t

  • opencv检测直线方法之形态学方法

    opencv检测直线方法之形态学方法

    在阅读文献中,偶然发现使用使用形态学方法也可以检测直线,故做实验并记录. 使用该方法,需要定义一个长度为L的结构元素element,其大小应足够大以保留图像中的字符笔划,然而又恰好能检测出图像中最短的表格线. 定义如下两个结构element用以检测图中水平.竖直的表格线: Mat element1 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(70, 1));// size的width应大于图像中的横向笔划 Mat element3 = getStructur

  • Python实现端口检测的方法

    一.背景: 在平时工作中有遇到端口检测,查看服务端特定端口是否对外开放,常用nmap,tcping,telnet等,同时也可以利用站长工具等web扫描端口等. 但是在使用站长工具发现: 每次只能输入一个检测的地址: 虽然可以输入多个端口,但是不能指定一个端口范围来进行批量检测: 没有批量任务记录日志等: 因避免由于局域网检测发起端网络限制而导致的端口检测异常,未使用python-nmap 想通过调用站长工具,实现 单次可多个地址或域名检测 单词可指定端口范围,批量检测 记录日志 二.代码: 2.

随机推荐