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這篇文章運用簡單易懂的例子給大家介紹使用Python+OpenCV圖像處理實現直線檢測，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。
簡介：
1.霍夫變換(Hough Transform) 霍夫變換是圖像處理中從圖像中識別幾何形狀的基本方法之一，應用很廣泛，也有很多改進算法。主要用來從圖像中分離出具有某種相同特征的幾何形狀（如，直線，圓等）。最基本的霍夫變換是從黑白圖像中檢測直線(線段)。
2.Hough變換的原理是將特定圖形上的點變換到一組參數空間上，根據參數空間點的累計結果找到一個極大值對應的解，那么這個解就對應著要尋找的幾何形狀的參數（比如說直線，那么就會得到直線的斜率k與常熟b，圓就會得到圓心與半徑等等）
3.霍夫線變換是一種用來尋找直線的方法。用霍夫線變換之前, 首先需要對圖像進行邊緣檢測的處理，也即霍夫線變換的直接輸入只能是邊緣二值圖像。
4.霍夫直線檢測的具體原理參見：
http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/hough_lines/hough_lines.html
代碼如下：
#直線檢測
#使用霍夫直線變換做直線檢測，前提條件：邊緣檢測已經完成
import cv2 as cv
import numpy as np
#標準霍夫線變換
def line_detection(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY)
edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) #apertureSize參數默認其實就是3
cv.imshow("edges", edges)
lines = cv.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 80)
for line in lines:
rho, theta = line[0] #line[0]存儲的是點到直線的極徑和極角，其中極角是弧度表示的。
a = np.cos(theta) #theta是弧度
b = np.sin(theta)
x0 = a * rho #代表x = r * cos（theta）
y0 = b * rho #代表y = r * sin（theta）
x1 = int(x0 + 1000 * (-b)) #計算直線起點橫坐標
y1 = int(y0 + 1000 * a) #計算起始起點縱坐標
x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) #計算直線終點橫坐標
y2 = int(y0 - 1000 * a) #計算直線終點縱坐標 注：這里的數值1000給出了畫出的線段長度范圍大小，數值越小，畫出的線段越短，數值越大，畫出的線段越長
cv.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) #點的坐標必須是元組，不能是列表。
cv.imshow("image-lines", image)
#統計概率霍夫線變換
def line_detect_possible_demo(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY)
edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # apertureSize參數默認其實就是3
lines = cv.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 60, minLineLength=60, maxLineGap=5)
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
cv.imshow("line_detect_possible_demo",image)
src = cv.imread('E:/imageload/louti.jpg')
print(src.shape)
cv.namedWindow('input_image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow('input_image', src)
line_detection(src)
src = cv.imread('E:/imageload/louti.jpg') #調用上一個函數后，會把傳入的src數組改變，所以調用下一個函數時，要重新讀取圖片
line_detect_possible_demo(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()運行結果：
注意：
1.opencv的HoughLines函數是標準霍夫線變換函數，該函數的功能是通過一組參數對 
的集合來表示檢測到的直線，其函數原型為：HoughLines(image, rho, theta, threshold[, lines[, srn[, stn[, min_theta[, max_theta]]]]]) -> lines
關于使用Python+OpenCV圖像處理實現直線檢測就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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