如何在python中使用opencv对直线进行检测-创新互联
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import cv2 import numpy as np def line_detect(image): # 将图片转换为HSV hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 设置阈值 lowera = np.array([0, 0, 221]) uppera = np.array([180, 30, 255]) mask1 = cv2.inRange(hsv, lowera, uppera) kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) # 对得到的图像进行形态学操作(闭运算和开运算) mask = cv2.morphologyEx(mask1, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) #闭运算:表示先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作 mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) #开运算:表示的是先进行腐蚀,再进行膨胀操作 # 绘制轮廓 edges = cv2.Canny(mask, 50, 150, apertureSize=3) # 显示图片 cv2.imshow("edges", edges) # 检测白线 这里是设置检测直线的条件,可以去读一读HoughLinesP()函数,然后根据自己的要求设置检测条件 lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 40,minLineLength=10,maxLineGap=10) print "lines=",lines print "========================================================" i=1 # 对通过霍夫变换得到的数据进行遍历 for line in lines: # newlines1 = lines[:, 0, :] print "line["+str(i-1)+"]=",line x1,y1,x2,y2 = line[0] #两点确定一条直线,这里就是通过遍历得到的两个点的数据 (x1,y1)(x2,y2) cv2.line(image,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2) #在原图上画线 # 转换为浮点数,计算斜率 x1 = float(x1) x2 = float(x2) y1 = float(y1) y2 = float(y2) print "x1=%s,x2=%s,y1=%s,y2=%s" % (x1, x2, y1, y2) if x2 - x1 == 0: print "直线是竖直的" result=90 elif y2 - y1 == 0 : print "直线是水平的" result=0 else: # 计算斜率 k = -(y2 - y1) / (x2 - x1) # 求反正切,再将得到的弧度转换为度 result = np.arctan(k) * 57.29577 print "直线倾斜角度为:" + str(result) + "度" i = i+1 # 显示最后的成果图 cv2.imshow("line_detect",image) return result if __name__ == '__main__': # 读入图片 src = cv2.imread("lines/line6.jpg") # 设置窗口大小 cv2.namedWindow("input image", cv2.WINDOW_AUTOSIZE) # 显示原始图片 cv2.imshow("input image", src) # 调用函数 line_detect(src) cv2.waitKey(0)
测试图片:
效果图:
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本文题目:如何在python中使用opencv对直线进行检测-创新互联
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