Python-OpenCV 筆記2 – 霍夫變換（Hough）

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1、標準霍夫變換 HoughLinesP

函數原型：

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

• image：8位、二值單通道圖片
• rho：直線半徑的搜索步長，單位為像素
• theta：直線角度使得搜索步長，單位為弧度
• threshold：累加閾值，只有屬于同一直線的點數超過該閾值才會被檢測為直線
• lines ：存儲檢測結果，直線用半徑和角度表示
• min_theta ：檢測直線的最小角度，[0, max_theta]
• max_theta ：檢測直線的最大角度

import cv2 import numpy as np# 讀取圖片>轉為灰度圖>canny邊緣檢測>概率霍夫變換 img = cv2.imread('1.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3) lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,200)# 根據極坐標計算平面坐標 for line in lines:rho,theta = line[0]a = np.cos(theta)b = np.sin(theta)x0 = a*rhoy0 = b*rhox1 = int(x0 + 1000*(-b))y1 = int(y0 + 1000*(a))x2 = int(x0 - 1000*(-b))y2 = int(y0 - 1000*(a))# 畫線cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)cv2.imshow('houghlines', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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2、概率霍夫變換 HoughLinesP

函數原型：

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

• image：8位、二值單通道圖片
• rho：直線半徑的搜索步長，單位為像素
• theta：直線角度使得搜索步長，單位為弧度
• threshold：累加閾值，只有屬于同一直線的點數超過該閾值才會被檢測為直線
• lines ：存儲檢測結果1x1x4的矩陣，直線用兩點坐標表示（x1, y1, x2, y2）
• minLineLength ：檢測為直線的最短長度，單位為像素
• maxLineGap：直線斷點的最大距離

import cv2 import numpy as np # 讀取圖像>高斯模糊>邊緣檢測 img = cv2.imread("1.jpg") img = cv2.GaussianBlur(img, (3,3), 0) edges = cv2.Canny(img, 50, 150, apertureSize = 3)# 概率霍夫變換 minLineLength = 200 maxLineGap = 15 lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 80, minLineLength, maxLineGap) # lines = np.squeeze(lines)# 畫線 for line in lines:x1,y1,x2,y2 = line[0]cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)cv2.imshow('HoughLinesP', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python-OpenCV 笔记3 -- 霍夫变换（Hough）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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