详解在Python中使用OpenCV进行直线检测

目录

• 1.引言
• 2.霍夫变换
• 3.举个栗子
• 3.1读入图像进行灰度化
• 3.2执行边缘检测
• 3.3进行霍夫变换
• 补充

1. 引言

在图像处理中，直线检测是一种常见的算法，它通常获取n个边缘点的集合，并找到通过这些边缘点的直线。其中用于直线检测，最为流行的检测器是基于霍夫变换的直线检测技术。

2. 霍夫变换

霍夫变换是图像处理中的一种特征提取方法，可以识别图像中的几何形状。它将在参数空间内进行投票来决定其物体形状，通过检测累计结果找到一极大值所对应的解，利用此解即可得到一个符合特定形状的参数。

在使用霍夫变换侦测直线前，须先利用边缘检测算法来减少图像的数据量、剔掉不相关的信息，保留图像中重要的结构特征。

3. 举个栗子

3.1 读入图像 进行灰度化

首先我们读入样例测试图像，然后利用cvtColor()函数进行灰度化操作，样例代码如下：

im = cv2.imread("./ladder.png")
gray_img = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

运行结果如下：

上图中左侧为彩色原图，右侧为执行灰度化后的灰度图。

3.2 执行边缘检测

接着我们来利用边缘检测算法（Canny、Sobel、Laplacian等）来检测物体边缘，样例代码如下：

canny = cv2.Canny(gray_img, 30, 150)

运行结果如下：

3.3 进行霍夫变换

最后，我们使用霍夫变换来得出直线检测结果，样例代码如下：

lines = cv2.HoughLines(canny, 1, np.pi / 180, 180)
lines1 = lines[:, 0, :]
for rho, theta in lines1[:]:
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a * rho
    y0 = b * rho
    x1 = int(x0 + 3000 * (-b))
    y1 = int(y0 + 3000 * (a))
    x2 = int(x0 - 3000 * (-b))
    y2 = int(y0 - 3000 * (a))
    cv2.line(im, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

运行结果如下：

可以看出，通过简单的几步操作，我们就可以很方便的检测出图像中的所有直线。

补充

当然python利用OpenCV不仅能检测直线，还能检测出直线倾斜角度。下面是实现的核心代码

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.morphohttp://www.cppcns.comlogyEx(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]  #两点确定一条编程客栈直线，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)

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