python 用opencv实现霍夫线变换

标题：Python使用OpenCV实现霍夫线变换

简介

霍夫线变换是一种基于数学方法的图像处理技术，它可以用于找到图像中的直线。OpenCV是一个常用的计算机视觉库，它提供了相应的API支持，方便我们使用Python实现霍夫变换。

步骤

1.导入库

在这个过程中，需要使用OpenCV和NumPy两个库。

import cv2
import numpy as np

2.读取图像

通过cv2.imread()函数来读取图像，需要指定读取的文件名和文件路径。

img = cv2.imread("sample.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

3.应用霍夫线变换

lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)

以上代码实现了对图像中的直线进行霍夫变换，其中的参数1表示霍夫变换中的ρ精度，即直线到图像原点(0, 0)的距离精度；参数2表示霍夫变换中的θ精度，即识别直线的角度精度；参数3表示在多少个点以上才判定这是一条直线。

4.绘制直线

要在图像上绘制直线，需要先用cv2.linse()函数画出直线。画直线时需要指定直线的起点和终点坐标，颜色，线条粗细等。画出直线后可以使用cv2.imshow()函数显示并保存图像。

for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a * rho
    y0 = b * rho
    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), 2)

cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中的 for 循环用来遍历每一个直线，rho 和 theta 是霍夫变换的两个返回值，a 和 b 分别是该直线的参数，用于计算直线的起点和终点坐标(x1, y1)和(x2, y2)。

示例

示例1：对一张图片进行霍夫线变换并显示结果

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("sample.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)

for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a * rho
    y0 = b * rho
    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), 2)

cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

示例2：对一段视频进行霍夫线变换并显示结果

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
    lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)

    if lines is not None:
        for line in lines:
            rho, theta = line[0]
            a = np.cos(theta)
            b = np.sin(theta)
            x0 = a * rho
            y0 = b * rho
            x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
            y1 = int(y0 + 1000 * a)
            x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
            y2 = int(y0 - 1000 * a)
            cv2.line(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

    cv2.imshow("result", frame)

    k = cv2.waitKey(1)
    if k == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中的 while 循环用来对视频进行处理，cap.read() 用来读取视频帧，if 判断用来判别是否有直线。
其中，cv2.waitKey(1) 的参数含义是等待键盘输入事件，1代表等待1毫秒。如果在等待时间内，有按键按下，则返回相应的ASCII值，否则返回-1。

结论

利用Python和OpenCV实现霍夫线变换是一种简单有效的图像处理技术，它可以用于图像识别、物体跟踪、平面角度检测等领域。同时，我们可以采用以上提到的代码，通过对图像和视频进行处理，来更好地了解和应用此技术。