git：https://github.com/linyi0604/Computer-Vision
1 # coding:utf8
2
3 import cv2 4 import numpy as np 5
6
7 # 读入图像
8 img = cv2.imread("../data/line1.png") 9 # 转为灰度图像
10 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 11 # Canny边缘检测
12 edges = cv2.Canny(gray, 50, 100) 13 """
14 canny边缘检测： 15 有五个步骤： 16 1 高斯滤波器降噪 17 2 计算梯度 18 3 边缘上使用非最大抑制 nms 19 4 边缘上使用双阈值去除假阳性 20 5 分析所有边缘连接 消除不明显的边缘 21 """
22
23 minLineLength = 20
24 maxLineGap = 5
25 lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength, maxLineGap) 26 """
27 cv2.HoughLinesP 28 作用：标准霍夫线变换， 找到图像中的所有直线 29 参数： 30 1 二值图 31 2 半径精度 32 3 角度精度 33 4 最短检测长度 34 5 允许的最大缺口 35 返回： 36 一个列表，每一项是一个四元组，分别是直线两个端点的坐标 37 """
38 for line in lines: 39 for x1, y1, x2, y2 in line: 40 # 在图片上画直线
41 cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) 42
43 cv2.imshow("edges", edges) 44 cv2.imshow("lines", img) 45 cv2.waitKey() 46 cv2.destroyAllWindows()
