python+opencv實現(xiàn)霍夫變換檢測直線

更新時間：2020年10月23日 11:56:28 作者：Ruff_XY

這篇文章主要為大家詳細介紹了python+opencv實現(xiàn)霍夫變換檢測直線，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實例為大家分享了python+opencv實現(xiàn)霍夫變換檢測直線的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

python+opencv實現(xiàn)高斯平滑濾波
 python+opencv實現(xiàn)閾值分割

功能：

創(chuàng)建一個滑動條來控制檢測直線的長度閾值，即大于該閾值的檢測出來，小于該閾值的忽略
注意：這里用的函數(shù)是HoughLinesP而不是HoughLines，因為HoughLinesP直接給出了直線的斷點，在畫出線段的時候可以偷懶

代碼：

# -*- coding: utf-8 -*- 

import cv2

#兩個回調(diào)函數(shù)
def HoughLinesP(minLineLength):
 global minLINELENGTH 
 minLINELENGTH = minLineLength + 1
 print "minLINELENGTH:",minLineLength + 1
 tempIamge = scr.copy()
 lines = cv2.HoughLinesP( edges, 1, cv2.cv.CV_PI/180, minLINELENGTH, 0 )
 for x1,y1,x2,y2 in lines[0]:
 cv2.line(tempIamge,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),1)
 cv2.imshow(window_name,tempIamge)

#臨時變量
minLineLength = 20

#全局變量
minLINELENGTH = 20
max_value = 100
window_name = "HoughLines Demo"
trackbar_value = "minLineLength"

#讀入圖片，模式為灰度圖，創(chuàng)建窗口
scr = cv2.imread("G:\\homework\\building.bmp")
gray = cv2.cvtColor(scr,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img = cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0)
edges = cv2.Canny(img, 50, 150, apertureSize = 3)
cv2.namedWindow(window_name)

#創(chuàng)建滑動條
cv2.createTrackbar( trackbar_value, window_name, \
  minLineLength, max_value, HoughLinesP)

#初始化
HoughLinesP(20)

if cv2.waitKey(0) == 27: 
 cv2.destroyAllWindows()

調(diào)用：

>>> import os
>>> os.chdir("g:\homework")
>>> 
>>> import HoughLines
minLINELENGTH: 20
minLINELENGTH: 21
minLINELENGTH: 22
minLINELENGTH: 23
minLINELENGTH: 25
minLINELENGTH: 26
minLINELENGTH: 27
minLINELENGTH: 28

效果圖：

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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