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()
