OpenCV霍夫变换进行形状检测
Posted papaofdoudou
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了OpenCV霍夫变换进行形状检测相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
程序:
# -*-coding:utf-8 -*-
import cv2 as cv2
import numpy as np
# 标准霍夫变换
img = cv2.imread('new.png')
# img = cv2.imread('new1.png')
# img = cv2.imread('new2.png')
house = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 获取灰度图
edges = cv2.Canny(house, 50, 200)
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 260) # 霍夫变换返回的就是极坐标系中的两个参数 rho和theta
print(np.shape(lines))
lines = lines[:, 0, :] # 将数据转换到二维
for rho, theta in lines:
a = np.cos(theta)
b = np.sin(theta)
# 从图b中可以看出x0 = rho x cos(theta)
# y0 = rho x sin(theta)
x0 = a*rho
y0 = b*rho
# 由参数空间向实际坐标点转换
x1 = int(x0 + 1000*(-b))
y1 = int(y0 + 1000*a)
x2 = int(x0 - 1000*(-b))
y2 = int(y0 - 1000*a)
cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 1)
cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
运行结果:
结束!
以上是关于OpenCV霍夫变换进行形状检测的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
pyhton—opencv直线检测(HoughLines)找到最长的一条线