在Python中使用OpenCV库进行霍夫变换检测直线,可以按照以下步骤进行: 读取并显示原始图像: 使用cv2.imread函数读取图像,并使用cv2.imshow函数显示原始图像。 python import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('your_image_path.jpg') # 显示原始图像 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.waitKey(0) 应用...
threshold, # 累加器的阈值参数,太大会过滤大部分直线,太小则误检测会很多 lines, # srn, # 对于多尺度霍夫变换,它是距离分辨率的除数 stn, # 对于多尺度霍夫变换,它是角度分辨率的除数 min_theta, # 直线检查的最小角度,必须在 0 和 max_theta 之间 max_theta # 直线检查的最大角度,必须在 min_theta...
执行霍夫变换:cv2.HoughLines函数将边缘点转换到霍夫空间并检测出直线。 绘制直线: 将检测到的直线绘制在原始图像上。 显示结果: 使用cv2.imshow显示绘制了直线的图像。 结论 霍夫变换是一种有效的图像处理技术,适用于检测图像中的直线。通过合理应用OpenCV库中的函数,即可轻松实现直线检测。本文提供的代码示例可以作...
1. 霍夫直线变换 cv2.HoughLines()函数利用霍夫变换算法检测图像中的直线,其基本格式如下: lines = cv2.Houghlines(image, rho, theta, threshold) 参数说明: lines :返回的直线 image:原图像,必须是 8 位的单通道二值图像,通常会在霍夫变换之前,对图像执行阈值处理或 Canny 边缘检测。 rho:距离的精度(以...
霍夫变换常用来在图像中提取直线和圆等几何形状。如下图: 我们下面来看看如何使用霍夫变换来检测直线。一条直线可以用数学表达式 y = mx + 或者 ρ = xcosθ + y sinθ表示(极坐标) 简单说明一下: ρ 是从原点到直线的垂直距离,θ是直线的垂线与横轴顺时针方向的夹角,如下图所示: ...
概率霍夫变换(Probabilistic Hough Transform) 概率霍夫变换是一种概率直线检测,它是针对于上文标准霍夫检测的优化,核心点是采取概率挑选机制,选取一些点出来进行计算,相当于降采样。 函数名称与原型如下: 代码语言:javascript 复制 lines=cv2.HoughLinesP(image,rho,theta,threshold[,lines[,minLineLength[,maxLineGap]...
2. 霍夫变换 3. 举个栗子 3.1 读入图像 进行灰度化 3.2 执行边缘检测 3.3 进行霍夫变换 4. 总结 1. 引言 在图像处理中,直线检测是一种常见的算法,它通常获取n个边缘点的集合,并找到通过这些边缘点的直线。其中用于直线检测,最为流行的检测器是基于霍夫变换的直线检测技术。 2. 霍夫变换 霍夫变换是图像处...
概率霍夫变换(Probabilistic Hough Transform) 概率霍夫变换是一种概率直线检测,它是针对于上文标准霍夫检测的优化,核心点是采取概率挑选机制,选取一些点出来进行计算,相当于降采样。 函数名称与原型如下: lines=cv2.HoughLinesP(image,rho,theta,threshold[,lines[,minLineLength[,maxLineGap]]]) ...
了解霍夫变换以及该方法如何检测图片中的直线,学习了解cv2.Canny、cv2.HoughLines、cv2.HoughLinesP。 原理 我理解的霍夫变化就是运用数学知识中关于极坐标与向量的知识表示出所有可以表达出图形的公式。我们最初接触到的一元一次函数都是运用表达直线的,表达通式为y=k * x + b,这里用(k, b)就可以表示一条直线...